DE102012107012A1 - Verfahren zur Erkennung der Wahrscheinlichkeit einer Brunst - Google Patents

Verfahren zur Erkennung der Wahrscheinlichkeit einer Brunst

Info

Publication number
DE102012107012A1
DE102012107012A1 DE201210107012 DE102012107012A DE102012107012A1 DE 102012107012 A1 DE102012107012 A1 DE 102012107012A1 DE 201210107012 DE201210107012 DE 201210107012 DE 102012107012 A DE102012107012 A DE 102012107012A DE 102012107012 A1 DE102012107012 A1 DE 102012107012A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
animal
parameter
characterized
specific
method according
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
DE201210107012
Other languages
English (en)
Inventor
Anmelder Gleich
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CATTLEDATA GMBH, DE
Original Assignee
Oliver Dietrich
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Oliver Dietrich filed Critical Oliver Dietrich
Priority to DE201210107012 priority Critical patent/DE102012107012A1/de
Publication of DE102012107012A1 publication Critical patent/DE102012107012A1/de
Application status is Ceased legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61DVETERINARY INSTRUMENTS, IMPLEMENTS, TOOLS, OR METHODS
    • A61D17/00Devices for indicating trouble during labour of animals ; Methods or instruments for detecting pregnancy-related states of animals
    • A61D17/002Devices for indicating trouble during labour of animals ; Methods or instruments for detecting pregnancy-related states of animals for detecting period of heat of animals, i.e. for detecting oestrus

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung einer Brunst bei einem weiblichen, nicht-humanen Säugetier innerhalb einer Gruppe gleichartiger Tiere, wobei in einem ersten Verfahrensschritt ein für die Bewegungsaktivität des Tieres spezifischer Parameter in Abhängigkeit von der Zeit erfasst und das Tier zur weiteren Auswertung selektiert wird, falls dieser Parameter über eine vorbestimmte Zeitdauer oberhalb eines vorbestimmten, über dem Mittelwert des für die Bewegungsaktivität spezifischen Parameters bei dem entsprechenden Tier liegenden Grenzwertes liegt. Bekannte derartige Verfahren sind unzuverlässig und von Zufallsereignissen abhängig.
Die Aufgabe, ein entsprechendes Verfahren so auszubilden, dass eine hohe Zuverlässigkeit gewährleistet wird, wird dadurch gelöst, dass in einem zweiten Verfahrensschritt für die gleiche Zeitdauer ein für die Gruppenbildung des Tieres mit mindestens einem weiteren, gleichartigen Tier aus der Gruppe spezifischer Parameter ermittelt und in einem dritten Verfahrensschritt eine Ausgabe für die Wahrscheinlichkeit einer Brunst des Tieres in Abhängigkeit des Wertes des für die Paarbildung spezifischen Parameters erzeugt wird.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung der Wahrscheinlichkeit einer Brunst bei einem weiblichen, nicht-humanen Säugetier, insbesondere bei einem Rind.
  • Die Qualität der Brunsterkennung hat einen großen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit von Milchviehbetrieben. Unzulänglichkeiten auf diesem Gebiet führen zwangsläufig zu schlechteren Fruchtbarkeitskennzahlen und wirken sich negativ auf das wirtschaftliche Ergebnis des Betriebs aus. Dabei wird es für die Milchviehhalter immer schwieriger, eine Brunst zu erkennen und für eine erfolgreiche Besamung zu nutzen. Einerseits zeigen die Kühe aufgrund der heutigen Haltungsbedingungen zunehmend weniger und kürzere Brunstsymptome, andererseits können die Landwirte durch die stark veränderten Arbeitsbedingungen oftmals zu wenig Zeit für eine visuelle Brunstbeobachtung aufwenden.
  • Es sind daher eine Reihe von Verfahren zur Brunsterkennung entwickelt worden. Hierzu gehören unter anderem die visuelle Beobachtung, der Brunstkalender, Heatmount Detektoren, Heatwatch Systeme, die Messung des elektrischen Widerstandes des Vaginalschleims, die Thermometrie, die Milchleistungserfassung, die Detektion von Vokalisationsereignissen gemäß DE 10 2005 032 240 A1 , die Messung des Progesterongehalts in Milch und Blut, die Detektion von brunstspezifischen Duftstoffen sowie die Pedometrie in unterschiedlichen Varianten. Eine Übersicht gibt Becker et al. (2005) „Vor- und Nachteile einzelner Methoden der Brunsterkennung beim Rind", Züchtungskunde 77 (2–3), 140–150.
  • Keine dieser Methoden liefert eine zuverlässige Erkennung der Brunst, weil jede bekannte Methode mit erheblichen Nachteilen behaftet ist und Zufallsereignisse eine Rolle spielen können, welche der Zuverlässigkeit des Brunstnachweises entgegenstehen.
  • Es besteht daher die Aufgabe, ein Verfahren zum Nachweis einer Brunst so auszubilden, dass eine maximale Zuverlässigkeit gewährleistet wird.
  • Hervorzuheben ist, dass es hierbei keine Rolle spielt, wenn die Brunst erst einige Stunden später gemeldet wird, da die Besamung des brünstigen Tieres in der Regel erst zwölf Stunden nach der Brunst stattfindet.
  • Gelöst wird diese Aufgabe mit den kennzeichnenden Merkmalen des Anspruchs 1. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind den Unteransprüchen entnehmbar.
  • Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung wird im Folgenden näher erläutert.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren beruht zunächst auf der Erkenntnis, dass ein erstes Maß für das Vorliegen einer Brunst bei den in Rede stehenden Tieren deren Bewegungsaktivität ist. Diese steht, wie Studien ergeben haben, in unmittelbarem Zusammenhang mit dem Progesterongehalt in Milch und Blut, so dass eine Beobachtung der Bewegungsaktivität einen ersten Rückschluss auf die Wahrscheinlichkeit einer Brunst erlaubt.
  • Erfindungsgemäß wird jedoch ein weiterer Parameter für diejenigen Tiere evaluiert, bei welchen sich in einem vorgegebenen Zeitraum eine erhöhte Bewegungsaktivität nachweisen ließ, und zwar retrograd für den gleichen Zeitraum, in welchem die erhöhte Bewegungsaktivität vorlag. Dieser zweite Parameter steht für die Gruppenbildung des Tieres mit mindestens einem weiteren, gleichartigen Tier aus der Gruppe. Auch bei der Gruppenbildung handelt es sich um eine Eigenschaft, die mit der Wahrscheinlichkeit einer Brunst im Zusammenhang steht. Man spricht insoweit von sexuell aktiven Gruppen.
  • Wenn erfindungsgemäß nur die bei der Bewegungsaktivität aufgefallenen Tiere auch hinsichtlich Ihrer Gruppenbildung untersucht werden und beide Parameter auffällig sind, steht dies für eine besonders hohe Wahrscheinlichkeit einer Brunst, wobei zusätzlich eine Kreuzkorrelation beider Parameter durchgeführt werden kann.
  • Das Verfahren kann beispielsweise in einem Laufstall für Rinder durchgeführt werden, welcher mit mindestens einer, vorzugsweise mit mehreren Videokameras zur Aufnahme der Rinder von oben ausgestattet ist. Die Ausgänge der Kameras sind mit einem computergestützten Bildverarbeitungssystem verbunden. Das Bildverarbeitungssystem ist in der Lage, jedes einzelne Tier in der Gruppe der in dem Laufstall befindlichen Tiere zuverlässig zu erkennen. Dies kann beispielsweise aufgrund einer charakteristischen Musterung des Fells der Tiere erfolgen oder durch Aufbringen eines Musters auf den Rücken bzw. Halsbereich der Tiere, insbesondere in Gestalt eines zweidimensionalen Matrixcodes. Andere, nicht-optische Methoden, z.B. über RFID-Geber und entsprechende Sensoren sind ebenfalls möglich, auch die Kombination nicht-optischer mit optischen Methoden. In jedem Fall muss gewährleistet werden, dass die computergestützte Auswerteeinheit den Aufenthaltsort jedes einzelnen Tieres innerhalb des Laufstalls zu jedem Zeitpunkt zuverlässig feststellen kann.
  • Mit Hilfe der der Bildverarbeitung nachgeschalteten Computerauswertung wird laufend für jedes einzelne Tier der Gruppe dessen momentane Bewegungsaktivität ermittelt. Die Bewegungsaktivität ist im einfachsten Falle die momentane Geschwindigkeit des Tieres bzw. die über einen bestimmten Zeitraum ermittelte Durchschnittsgeschwindigkeit desselben, also der in einer bestimmten Zeit zurückgelegte Weg. Dieser Parameter lässt sich mit den oben genannten Bildverarbeitungsmethoden und der daran angeschlossenen computertechnischen Auswertung ohne weiteres für jedes Tier laufend ermitteln und aktualisieren. Auf diese Weise entsteht für jedes Tier ein im Wesentlichen konstanter Mittelwert der Bewegungsaktivität.
  • Sobald nun festgestellt wird, dass dieser über einen längeren Zeitraum im Wesentlichen konstante Mittelwert der Bewegungsaktivität einen vorgegebenen, prozentualen, über diesem Mittelwert liegenden Grenzwert überstreitet, erfolgt eine Selektion des entsprechenden Tiers zur weiteren Auswertung. Der Faktor, um welchen der Mittelwert der Bewegungsaktivität hierbei zu überschreiten ist, kann zwischen 10% und 2500% der mittleren Bewegungsaktivität liegen. Vorzugsweise sollte der Faktor so hoch gewählt werden, dass ein rein zufallsbedingtes Überschreiten des Grenzwertes noch nicht zu einer Selektion führt. Bei der Auswahl des Grenzwerts sind daher auch zufallsbedingte Abweichungen zu berücksichtigen, also das „Grundrauschen“ der mittleren Bewegungsaktivität. Je geringer dieses Grundrauschen ist, desto geringer kann der Grenzwert festgesetzt werden, ab welchem eine Selektion des Tieres erfolgt.
  • Sobald ein Tier selektiert worden ist, bei welchem der Mittelwert der Bewegungsaktivität über einen bestimmten Zeitraum oberhalb des Grenzwerts lag, wird für dasselbe Tier für den gleichen Zeitraum aufgrund der gespeicherten Bewegungsdaten untersucht, ob es sich überdurchschnittlich stark an Gruppenbildung beteiligt hat. Maßgebend kann hierbei der Abstand des jeweiligen Tieres zu mindestens einem weiteren, gleichartigen Tier im relevanten Zeitraum sein. In einer ersten Näherung kann ein vorgegebener Abstandswert festgelegt werden und der für die Gruppenbildung des Tiers spezifische Parameter dann auf positiv gestellt werden, wenn dieser Abstandswert unterschritten wird. Im Rahmen einer genaueren Auswertung können zusätzlich Zeiten berücksichtigt werden, während denen der Wert des Abstands größer ist als der vorbestimmte Abstand und eine Gewichtung stattfinden, wonach größeren Abständen proportional eine kleinere, effektive Zeit zugeordnet wird. Auf diese Weise wird ein zweiter, nämlich der Gruppenbildungsparameter, für die gleichen Tiere festgelegt, die bereits bei dem ersten, auf die Bewegungsaktivität gerichteten Parameter positiv aufgefallen sind.
  • Versuche haben ergeben, dass die Wahrscheinlichkeit einer Brunst bei Tieren, welche im gleichen Zeitraum bei beiden Parametern auffällig waren, besonders hoch ist.
  • Schließlich ist es möglich, nach Festlegung der beiden Parameter eine Kreuzkorrelation zu bilden, also den Wert des zweiten Parameters noch einmal mit dem Wert des ersten Parameters zu vergleichen und die Ausgabe der Wahrscheinlichkeit einer Brunst nicht nur davon abhängig zu machen, dass das Tier bei beiden Parametern aufgefallen ist, sondern wie hoch die beiden Parameter jeweils über den vorgegebenen Grenzwerten gelegen haben.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren kann vorzugsweise bei Rindern, jedoch auch bei anderen Paarhufern eingesetzt werden. Im Rahmen der Auswertung und zur Erleichterung der Arbeit für den Landwirt wird die Wahrscheinlichkeit der Brunst vorzugsweise als Prozentsatz ausgegeben.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • DE 102005032240 A1 [0003]
  • Zitierte Nicht-Patentliteratur
    • Becker et al. (2005) „Vor- und Nachteile einzelner Methoden der Brunsterkennung beim Rind“, Züchtungskunde 77 (2–3), 140–150 [0003]

Claims (12)

  1. Verfahren zur Erkennung einer Brunst bei einem weiblichen, nicht-humanen Säugetier innerhalb einer Gruppe gleichartiger Tiere, wobei in einem ersten Verfahrensschritt ein für die Bewegungsaktivität des Tieres spezifischer Parameter in Abhängigkeit von der Zeit erfasst und das Tier zur weiteren Auswertung selektiert wird, falls dieser Parameter über eine vorbestimmte Zeitdauer oberhalb eines vorbestimmten, über dem Mittelwert des für die Bewegungsaktivität spezifischen Parameters bei dem entsprechenden Tier liegenden Grenzwertes liegt, dadurch gekennzeichnet, dass in einem zweiten Verfahrensschritt für die gleiche Zeitdauer ein für die Gruppenbildung des Tieres mit mindestens einem weiteren, gleichartigen Tier aus der Gruppe spezifischer Parameter ermittelt und in einem dritten Verfahrensschritt eine Ausgabe für die Wahrscheinlichkeit einer Brunst des Tieres in Abhängigkeit des Wertes des für die Paarbildung spezifischen Parameters erzeugt wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das weibliche, nicht-humane Säugetier ein Paarhufer, insbesondere ein Rind, ein Schwein, eine Ziege, ein Schaf oder ein Kamelide ist.
  3. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der für die Bewegungsaktivität des Tieres spezifische Parameter der in einer bestimmten Zeit zurückgelegte Weg des Tieres ist.
  4. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der vorbestimmte Grenzwert um einen Faktor zwischen 1,1 und 25 über dem Mittelwert des für die Bewegungsaktivität spezifischen Parameters liegt.
  5. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der für die Gruppenbildung des Tieres spezifische Parameter die Zeit innerhalb eines vorbestimmten Zeitraums ist, in der der Abstand des Tieres zu mindestens einem weiteren, gleichartigen Tier einen vorbestimmten Wert unterschreitet.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Bestimmung des Wertes des für die Gruppenbildung des Tieres spezifischen Parameters zusätzlich Zeiten berücksichtigt werden, während denen der Wert des Abstands größer ist als der vorbestimmte Abstand, und eine Gewichtung derart stattfindet, dass größeren Abständen proportional eine kleinere, effektive Zeit zugeordnet wird.
  7. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Gruppe gleichartiger Tiere mit einem optischen Überwachungssystem und daran anschließender, computergestützter Bildverarbeitung beobachtet wird und jedes Tier aus der Gruppe einen spezifischen optischen Marker zur Erkennung trägt.
  8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass der spezifische optische Marker die Zeichnung des Fells des Tieres ist.
  9. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass der spezifische optische Marker ein auf das Tier aufgebrachtes Muster, insbesondere ein zweidimensionaler Matrixcode, ist.
  10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1–6, dadurch gekennzeichnet, dass die Überwachung der Gruppe gleichartiger Tiere durch RFID-Geber und Sensoren und anschließende computergestützte Auswertung erfolgt.
  11. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit einer Brunst des Tieres zusätzlich der Wert des für die Bewegungsaktivität des Tieres spezifischen Parameter im Sinne einer Kreuzkorrelation mit dem Wert des für die Gruppenbildung spezifischen Parameters berücksichtigt wird.
  12. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Wahrscheinlichkeit einer Brunst des Tieres als Prozentsatz ausgegeben wird.
DE201210107012 2012-08-01 2012-08-01 Verfahren zur Erkennung der Wahrscheinlichkeit einer Brunst Ceased DE102012107012A1 (de)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE201210107012 DE102012107012A1 (de) 2012-08-01 2012-08-01 Verfahren zur Erkennung der Wahrscheinlichkeit einer Brunst

Applications Claiming Priority (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE201210107012 DE102012107012A1 (de) 2012-08-01 2012-08-01 Verfahren zur Erkennung der Wahrscheinlichkeit einer Brunst
LTEP13736828.8T LT2879615T (lt) 2012-08-01 2013-07-02 Rujos tikimybės nustatymo būdas
DK13736828.8T DK2879615T3 (da) 2012-08-01 2013-07-02 Fremgangsmåde til at bestemme sandsynlighed for brunst
EP13736828.8A EP2879615B1 (de) 2012-08-01 2013-07-02 Verfahren zur erkennung der wahrscheinlichkeit einer brunst
PCT/EP2013/063960 WO2014019791A1 (de) 2012-08-01 2013-07-02 Verfahren zur erkennung der wahrscheinlichkeit einer brunst
IL237002A IL237002D0 (en) 2012-08-01 2015-01-29 Method for identifying the probability of an estrus

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102012107012A1 true DE102012107012A1 (de) 2014-02-06

Family

ID=48790383

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE201210107012 Ceased DE102012107012A1 (de) 2012-08-01 2012-08-01 Verfahren zur Erkennung der Wahrscheinlichkeit einer Brunst

Country Status (6)

Country Link
EP (1) EP2879615B1 (de)
DE (1) DE102012107012A1 (de)
DK (1) DK2879615T3 (de)
IL (1) IL237002D0 (de)
LT (1) LT2879615T (de)
WO (1) WO2014019791A1 (de)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AT515870A2 (de) * 2014-06-05 2015-12-15 Mkw Electronics Gmbh Datennetzwerk für die Überwachung von Tieren

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5979359A (en) * 1995-10-27 1999-11-09 Alfa Laval Agri Ab Analysis of color tone in images for use in animal breeding
DE10016688A1 (de) * 2000-04-04 2001-10-18 Deutsch Zentr Luft & Raumfahrt Verfahren zur Detektion von Tieren und/oder Gelegen von Bodenbrütern in deren natürlichem Lebensraum sowie Einrichtungen zur Durchführung des Verfahrens
WO2005060867A1 (en) * 2003-12-22 2005-07-07 Dexcel Limited Oestrus detection system
DE102005032240A1 (de) 2005-07-01 2007-01-04 Forschungsinstitut Für Die Biologie Landwirtschaftlicher Nutztiere Verfahren zur Erkennung der Brunst
WO2009011641A1 (en) * 2007-07-13 2009-01-22 Delaval Holding Ab Method for detecting oestrus behaviour of a milking animal
AT510923A1 (de) * 2010-12-15 2012-07-15 Mkw Electronics Gmbh Verfahren zum anzeigen einer einem tier zugeordneten information

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0822580D0 (en) * 2008-12-11 2009-01-14 Faire Ni Ltd An animal monitoring system and method

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5979359A (en) * 1995-10-27 1999-11-09 Alfa Laval Agri Ab Analysis of color tone in images for use in animal breeding
DE10016688A1 (de) * 2000-04-04 2001-10-18 Deutsch Zentr Luft & Raumfahrt Verfahren zur Detektion von Tieren und/oder Gelegen von Bodenbrütern in deren natürlichem Lebensraum sowie Einrichtungen zur Durchführung des Verfahrens
WO2005060867A1 (en) * 2003-12-22 2005-07-07 Dexcel Limited Oestrus detection system
DE102005032240A1 (de) 2005-07-01 2007-01-04 Forschungsinstitut Für Die Biologie Landwirtschaftlicher Nutztiere Verfahren zur Erkennung der Brunst
WO2009011641A1 (en) * 2007-07-13 2009-01-22 Delaval Holding Ab Method for detecting oestrus behaviour of a milking animal
AT510923A1 (de) * 2010-12-15 2012-07-15 Mkw Electronics Gmbh Verfahren zum anzeigen einer einem tier zugeordneten information

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Becker et al. (2005) "Vor- und Nachteile einzelner Methoden der Brunsterkennung beim Rind", Züchtungskunde 77 (2-3), 140-150

Also Published As

Publication number Publication date
WO2014019791A1 (de) 2014-02-06
DK2879615T3 (da) 2017-01-02
EP2879615A1 (de) 2015-06-10
EP2879615B1 (de) 2016-09-14
IL237002D0 (en) 2015-03-31
LT2879615T (lt) 2016-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Houe Economic impact of BVDV infection in dairies
EP2124746B1 (de) System und verfahren zur tierüberwachung
Daniels et al. The risk of disease transmission to livestock posed by contamination of farm stored feed by wildlife excreta
Wilkins et al. Investigation of palpation as a method for determining the prevalence of keel and furculum damage in laying hens
Van Dijk et al. Back to the future: developing hypotheses on the effects of climate change on ovine parasitic gastroenteritis from historical data
Bennett et al. Estimating the costs associated with endemic diseases of dairy cattle
Kashiha et al. Automatic monitoring of pig locomotion using image analysis
Kramer et al. Mastitis and lameness detection in dairy cows by application of fuzzy logic
Viazzi et al. Analysis of individual classification of lameness using automatic measurement of back posture in dairy cattle
Mollenhorst et al. On-farm quantification of sustainability indicators: an application to egg production systems
Van Hertem et al. Automatic lameness detection based on consecutive 3D-video recordings
DE102007036294A1 (de) Vorrichtung und ein Verfahren zum Bereitstellen von Informationen über Tiere beim Durchlaufen eines Tierdurchganges
US8789494B2 (en) Detection apparatus for the monitoring of milking animals
Rushen et al. Automated monitoring of behavioural-based animal welfare indicators
Matthews et al. Early detection of health and welfare compromises through automated detection of behavioural changes in pigs
van Beest et al. Behavioural responses to thermal conditions affect seasonal mass change in a heat-sensitive northern ungulate
Lone et al. An adaptive behavioural response to hunting: surviving male red deer shift habitat at the onset of the hunting season
Carlén et al. Comparison between linear models and survival analysis for genetic evaluation of clinical mastitis in dairy cattle
Kunc et al. Infrared thermography as a tool to study the milking process: a review
Islam et al. A review of Brucella seroprevalence among humans and animals in Bangladesh with special emphasis on epidemiology, risk factors and control opportunities
Alvarenga et al. Using a three-axis accelerometer to identify and classify sheep behaviour at pasture
Hill et al. Dynamics of Salmonella transmission on a British pig grower-finisher farm: a stochastic model
Oidtmann et al. Risk-based methods for fish and terrestrial animal disease surveillance
Senigaglia et al. Meta-analyses of whale-watching impact studies: comparisons of cetacean responses to disturbance
Larson et al. Economic considerations for diagnostic and control options for Neospora caninum-induced abortions in endemically infected herds of beef cattle

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R081 Change of applicant/patentee

Owner name: CATTLEDATA GMBH, DE

Free format text: FORMER OWNER: DIETRICH, OLIVER, 86199 AUGSBURG, DE

R082 Change of representative

Representative=s name: PATENTANWAELTE CHARRIER RAPP & LIEBAU, DE

Representative=s name: CHARRIER RAPP & LIEBAU PATENTANWAELTE PARTG MB, DE

R002 Refusal decision in examination/registration proceedings
R003 Refusal decision now final