Milk quality: milking personnel associated factors / Calidad de la leche: factores asociados al personal vinculado al ordeño

ABSTRACT Objective. To identify factors associated with high and low Somatic Cell Counts (SCC) levels in bulk tanks of dairy farms in Southeast Brazil. Materials and methods. A total of 68 dairy herds with high and low bulk tank SCC levels were analyzed. Surveys and checklists were applied to the personnel regarding milking routines and equipment. Results. Milkers and management personnel explained up to 40.28% of the variability among herds, while the milker's well-being and stability explained up to 28%. Planning and organization were relevant for SCC, as well as the state of the equipment and the milking routine. According to separate analyzes of employees and owners, employees have greater variability in terms of knowledge on milk production, mastitis, milking routine, and experience. Conclusion. There are qualifying factors in milking systems in southeastern Brazil associated with milking personnel, equipment and milking routine. Understanding these factors will enable the implementation of strategies to produce better quality milk.

RESUMEN Objetivo. Identificar factores asociados a altos y bajos niveles de recuentos de células somáticas (RCS) en tanques de hatos lecheros del Sudeste de Brasil. Materiales y métodos. Se analizaron 68 hatos lecheros con niveles altos y bajos de RCS en tanque. Para identificar factores asociados al personal vinculado al ordeño y relacionarlos con RCS se aplicaron encuestas y listas de chequeo para la rutina y el equipo de ordeño. Resultados. El personal vinculado al ordeño, administración y gestión del productor explicaron hasta el 40.28% de la variabilidad entre rebaños, mientras que el bienestar y la estabilidad del ordeñador explicaron hasta el 28%. La planeación y organización del productor fueron relevantes en el RCS, al igual que el estado del equipo y la rutina de ordeño. Análisis separados de empleado y propietario permitieron concluir que existe mayor variabilidad para los primeros, diferenciándose por conocimientos en la producción de leche y el manejo de la mastitis, la rutina y la experiencia. Conclusión. Existen factores clasificatorios en los sistemas de ordeño del sudeste de Brasil asociados al personal, el equipo y la rutina de ordeño. El entendimiento de estos factores posibilitará la implementación de estrategias que permitan producir leche de mejor calidad.

Fuzzy system to predict physiological responses of Holstein cows in southeastern Brazil / Sistema difuso para predecir respuestas fisiológicas de vacas Holstein en el sureste de Brasil / Sistema fuzzy para predizer respostas fisiológicas de vacas Holstein na região sudeste do Brasil

Background:thermal environment exerts a direct influence on animal performance. Environmental factors, in different circumstances, may affect milk production and fertility of animals, compromising the profitability of the activity. Under heat stress conditions dairy cows reduce feed intake and, consequently, milk production. Sweating and panting are some of the mechanisms these animals use to relieve thermal stress. In addition, animals often suffer physiological and behavioral changes caused by heat stress.Objective: the goal of the present study was to develop and evaluate a model based on fuzzy set theory to predict rectal temperature (°C), and respiratory rate (breaths per minute) responses of Holstein cows exposed to different environmental thermal conditions. Methods: the proposed fuzzy model was based on data obtained experimentally (5,884 records) as well as from the literature (792 records) referring to the effect of environmental variables on both physiological responses. Input variables of each record were dry bulb air temperature and relative humidity. Output variables were rectal temperature and respiratory rate. Results: the adjusted model was evaluated for its ability to predict response variables as a function of input variables. The model was able to predict respiration rate with an average standard error of 7.73 and rectal temperature with an average standard error of 0.27. Conclusion: a fuzzy model was developed to predict physiological responses. The error (%) of model prediction for respiration rate and rectal temperature was +/- 12 and 0.5%, respectively.

Antecedentes: el ambiente termal ejerce una influencia directa en el desempeño animal. Factores ambientales, en diferentes circunstancias, pueden afectar la producción de leche y la fertilidad de los animales, comprometiendo la rentabilidad de la actividad. Bajo condiciones de estrés por calor, las vacas lecheras reducen su consumo de alimento y, consecuentemente su producción de leche. Sudar y jadear son algunos de los mecanismos que estos animales usan para aliviar el estrés térmico. Además de estas consecuencias, los animales a menudo sufren cambios fisiológicos y comportamentales causados por el estrés calórico, causando una reducción en la producción de leche. Objetivo: el objetivo del presente estudio fue desarrollar y evaluar un modelo basado en la teoría de los conjuntos fuzzy para predecir respuestas fisiológicas, temperatura rectal y frecuencia respiratoria, de vacas lecheras de raza holandesa blanco y negro expuestas a diferentes condiciones ambientales. Métodos: el modelo fuzzy propuesto fue basado en datos obtenidos experimentalmente (5.884 registros), también como de la literatura (792 registros), refiriéndose a la influencia de las variables ambientales sobre esas respuestas fisiológicas. Cada registro incluye valores de temperatura de bulbo seco del aire, humedad relativa (variables de entrada), temperatura rectal y frecuencia respiratoria (variables de salida). Resultados: el modelo ajustado fue evaluado para cada variable respuesta y predice estas en función de las variables de entrada. Este modelo fue capaz de predecir la frecuencia respiratoria con un error estándar medio de 7,73 y la temperatura rectal con un error estándar medio de 0,27. Conclusión: un modelo fuzzy fue exitosamente desarrollado para predecir respuestas fisiológicas. El modelo fue capaz de predecir frecuencia respiratoria y temperatura rectal con errores porcentuales de +/- 12 y 0,5%, respectivamente.

Antecedentes: o ambiente térmico exerce uma influencia direta no desempenho animal. Fatores ambientais, em diferentes circunstancias, podem afetar a produção de leite e a fertilidade dos animais, comprometendo assim a rentabilidade da atividade. Sobcondições de estresse por calor, as vacas leiteiras reduzem o seu consumo de alimento e, consequentemente, a sua produção de leite. Sudorese e respiração ofegante são alguns dos mecanismos que estes animais usam para aliviar o estresse térmico. Além destas consequências, os animais com frequência sofrem mudanças fisiológicas e comportamentais causados pelo estresse calórico, causando uma redução na produção de leite. Objetivo: o objetivo do presente estudo foi desenvolver e avaliar um modelo baseado na teoria dos conjuntos fuzzy para predizer respostas fisiológicas, temperatura retal e frequência respiratória, de vacas leiteiras de raça holandesa branca e preta, expostas a diferentes condições térmicas ambientais. Métodos: o modelo fuzzy proposto foi baseado em dados obtidos experimentalmente (5,884 registros) bem como da literatura (792 registros), referindo-se à influência das variáveis ambientais sobre essas respostas fisiológicas. Cada registro inclui valores de temperatura de bulbo seco do ar, umidade relativa (variáveis de entrada), temperatura retal e frequência respiratória (variáveis de saída). Resultados: o modelo ajustado foi avaliado para cada variável resposta e prediz estas em função das variáveis de entrada. Este modelo foi capaz de predizer a frequência respiratória com um erro padrão médio de 7,73 e a temperatura retal com um erro padrão médio de 0,27. Conclusão: o modelo fuzzy foi desenvolvido com sucesso para predizer respostas fisiológicas. O modelo foi capaz de predizer frequência respiratória e temperatura retal com erros percentuais de +/- 12 y 0,5%, respectivamente.

Variance and covariance components and genetic parameters for fat and protein yield of first-lactation Holstein cows using random regression models / Componentes de varianza y covarianza y parámetros genéticos para grasa y proteína láctea en vacas Holstein de primera lactancia mediante modelos de regresión aleatoria / Componentes de variância e covariância e parâmetros genéticos para gordura e proteína do leite em vacas da raça Holandesa de primeira lactação por meio de modelos de regressão aleatória

Background: the genetic parameters of the lactation curve in dairy cattle can be analyzed as longitudinal data using Random Regression Models (RRM). Objective: to estimate the (co) variance components and genetic parameters for fat (F) and protein (P) yield in first lactation Holstein cows of Antioquia (Colombia) by RRM based on Legendre polynomials. Methods: monthly F and P records (9,479) from 1,210 first-lactation Holstein cows were used. Twenty-two and 24 RRM were used for F and P, respectively, with different orthogonal Legendre-polynomial orders to estimate the fixed-curve population coefficients and predict direct-genetic additive and permanent environment effects. The models considered homogeneous and heterogeneous residual variances of 5, 7, and 10 classes. Results: the best fit for F was the fourth order model for the population fixed-curve and the additive genetic effect, and the third order for the permanent environment with seven heterogeneous variances. The best fit for P was the fifth order model for the population fixed-curve and the additive genetic and permanent environmental effects with five heterogeneous variances. The variance for the animals' genetic, phenotypic, permanent environment, and residual effects for both F and P decreased as lactation progressed. F and P heritabilities were between 0.13 and 0.38, and 0.12 and 0.32, respectively. Conclusion: first-birth animals can be selected in Antioquia for F and P characteristics. Selection should be done preferably at the beginning of lactation since they reach the highest heritability values at this time.

Antecedentes: los parámetros genéticos de la curva de lactancia en ganado de leche pueden ser analizados como datos longitudinales usando Modelos de Regresión Aleatoria (RRM). Objetivo: estimar mediante RRM basados en polinomios de Legendre componentes de (co) varianza y parámetros genéticos para producción de grasa (F) y proteína (P) láctea en vacas Holstein de primera lactancia de Antioquia (Colombia). Métodos: se incluyeron 9.479 registros mensuales de F y P pertenecientes a 1.210 vacas Holstein de primera lactancia. Para F y P se usaron 22 y 24 RRM respectivamente, con diferentes órdenes de polinomio ortogonal de Legendre para estimar los coeficientes de la curva fija de la población, la predicción de los efectos genético aditivo directo y del ambiente permanente. Los modelos consideraron varianzas residuales homogéneas y heterogéneas de 5, 7 y 10 clases. Resultados: para F, el mejor modelo fue el de cuarto orden para la curva fija de la población y el efecto genético aditivo, y de tercer orden para el ambiente permanente con siete varianzas heterogéneas. Para P, el modelo que presentó mejor ajuste fue el de quinto orden para la curva fija de la población, el efecto genético aditivo y el ambiente permanente y 5 varianzas heterogéneas. Para ambas características las varianzas genética aditiva directa, fenotípica, de ambiente permanente y residual disminuyeron a medida que avanzaba la lactancia. Las heredabilidades para F y P estuvieron entre 0,13 y 0,38, y entre 0,12 y 0,32, respectivamente. Conclusión: es posible realizar la selección para F y P en animales de primer parto en el departamento de Antioquia, preferiblemente al inicio de la lactancia, ya que ambas características presentan heredabilidades altas en esta etapa.

Antecedentes: os parâmetros genéticos da produção de leite podem ser estimados usando Modelos de Regressão Aleatória (RRM). Objetivo: estimar por RRM com base em polinômios de Legendre os componentes de variância e covariância e os parâmetros genéticos para produção de gordura (F) e proteína (P) em vacas leiteiras de primeira lactação da raça holandesa em rebanhos de Antioquia, Colômbia. Métodos: foram avaliadas 9.479 registros mensais de F e P pertencentes a 1.210 vacas. Para F e P foram usados 22 e 24 RRM, respectivamente, com diferentes ordens de polinomiais ortogonais de Legendre para estimar os coeficientes da curva fixa da população, os efeitos genéticos aditivo direito, do ambiente permanente e residual. Os modelos consideraram variâncias residuais homogêneas e heterogêneas de 5, 7 e 10 classes. Resultados: para F, o melhor modelo foi o de quarta ordem para a curva fixa da população e o efeito genético aditivo, e de terceira ordem para o ambiente permanente com sete variâncias heterogêneas. Para P, o modelo que forneceu o melhor ajuste foi do quinto ordem para a curva fixa da população, o efeito genético aditivo e de ambiente permanente, e com 5 variâncias heterogêneas. Para ambas as características as variâncias genética aditiva direita, fenotípica e residual diminuíram no tempo. As herdabilidades para F e P ficaram entre 0,13 e 0,38 e entre 0,12 e 0,32, respectivamente. Conclusão: é possível fazer a seleção de animais da raça holandesa para F e P, de preferência no início da lactação, pois as duas características têm altas herdabilidades.