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Utilisation des chutes de rumination mesurées par un outil de monitoring pour la détection des troubles de santé chez les vaches laitières

Authors :
Clément, Pierre
Guatteo, Raphaël
Philipot, Jean-Michel
Lamy, Jean-Michel
Chanvallon, Audrey
Trou, Ghislaine
Bareille, Nathalie
Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale (BIOEPAR)
Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Oniris, UMR BioEpAR
PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM)
EVOLUTION
Chambre d'Agriculture du Maine et Loire (CA 49)
Institut de l'élevage (IDELE)
Chambre Régionale d'Agriculture de Bretagne
Source :
Journées Nationales des Groupements Techniques Vétérinaires (JNGTV), Journées Nationales des Groupements Techniques Vétérinaires (JNGTV), May 2014, Reims, France. 1010 p
Publication Year :
2014
Publisher :
HAL CCSD, 2014.

Abstract

Ces dernières années, des outils dits de «monitoring» ont été développés afin d’assister les éleveurs dans la surveillance de la santé et de la reproduction de leurs vaches laitières. Ces outils fournissent des alertes à partir des données issues de capteurs portés par les animaux. Cependant la nature des maladies détectables et les performances de détection de ces outils sont généralement inconnues. L’objectif de cette étude était d’évaluer, la valeur informative des durées de rumination individuelles mesurées par un système automatisé (HR-Tag, SCR Engineers Ltd., Netanya, Israel) pour la détection de différents troubles de santé chez la vache laitière. Nos résultats montrent que pour un niveau acceptable de fausses alertes pour l’éleveur (n’entrainant pas un trop grand nombre d’examens approfondis inutiles), le pourcentage de troubles de santé détectés est trop faible pour permettre de se substituer à la détection par les éleveurs. Cependant en complément de la détection par observation visuelle, la détection des chutes de rumination apporte des informations intéressantes pour la détection de signes cliniques qui ne sont pas facilement disponibles autrement, comme les chutes d’ingestion ou de production laitière. De meilleures performances de détection peuvent également être attendues si l’on combine les données d’activité et les données de rumination fournies par l’appareil. Enfin, pour certains troubles de santé, une détection plus précoce que celle réalisée par l’éleveur est possible

Details

Language :
French
Database :
OpenAIRE
Journal :
Journées Nationales des Groupements Techniques Vétérinaires (JNGTV), Journées Nationales des Groupements Techniques Vétérinaires (JNGTV), May 2014, Reims, France. 1010 p
Accession number :
edsair.od.......212..900eda920edc16c64defeb1ed47508e6