Type de document : article scientifique publié dans Applied Animal Behaviour Science
Auteures : L. Aubé, M.M. Mialon, I. Veissier, A. de Boyer des Roches
Résumé en français (traduction) : Validation de l’évaluation qualitative du comportement des vaches laitières au pâturage
L’évaluation qualitative du comportement (QBA) a été validée comme mesure de l’état émotionnel des vaches laitières logées en bâtiment. Nous avons étudié la validité du QBA comme mesure de l’état émotionnel des vaches au pâturage. Nous nous sommes concentrés sur la fiabilité intra- et inter-observateurs et la sélectivité du QBA. Tout d’abord, 5 observateurs ont regardé 20 vidéos de vaches laitières au pâturage à 4 reprises (soit 400 observations). Les observateurs ont effectué l’analyse QBA en utilisant la liste fixe de 20 termes proposée par Welfare Quality. Le premier axe de l’analyse en composantes principales effectuée sur ces observations représentait la valence émotionnelle (PC1, d’irritable à content) et un second axe représentait l’excitation (PC2, de calme à actif). Les coefficients de concordance de Kendall (W) et les coefficients de corrélation intraclasse (ICC) entre et au sein des observateurs ont été calculés pour les PC1 et PC2. La fiabilité intra-observateur était principalement élevée (KW ≥ 0,75 et ICC ≤ 0,75), sauf pour 3 observateurs lors de la première session pour PC1, pour lesquels la fiabilité était modérée. La fiabilité inter-observateur était faible à modérée pour PC1 et modérée à élevée pour PC2. Deuxièmement, deux observateurs ont effectué une QBA en direct sur un troupeau de vaches au pâturage au cours de 3 contextes conçus pour induire différentes valences émotionnelles et différents niveaux d’excitation : AM, le matin après la traite (lorsque les vaches sont actives) ; PM, l’après-midi avant la traite (lorsque les vaches se reposent principalement) ; et pendant la manipulation pour rassembler les vaches au pâturage pour la traite de l’après-midi (lorsque les vaches peuvent être stressées). L’effet du contexte sur PC1 et PC2 a été étudié à l’aide de modèles linéaires à effets mixtes. Les contextes AM et PM ont obtenu des scores plus élevés sur PC1 que le contexte de manipulation, indiquant un état émotionnel plus positif pendant AM et PM que pendant la manipulation. Le contexte PM avait des scores plus faibles sur PC2 que les contextes AM et manipulation. Ainsi, l’analyse QBA au pâturage a permis de faire la distinction entre des contextes qui devraient différer en termes de valence émotionnelle et d’excitation. Troisièmement, un observateur a évalué les réponses comportementales des vaches à la manipulation par des observations directes suivies d’une analyse QBA. Des coefficients de corrélation de Pearson ont été calculés entre le nombre de réponses comportementales et les coordonnées sur PC1 et PC2. Plus on observait de vaches trottant, plus l’humeur de la vache était perçue comme négative (r = -0,71) et plus on observait de vaches galopant et tournant, plus la vache était perçue comme excitée (r = 0,77 et 0,60). En conclusion, l’analyse comportementale quantitative semble être une mesure valide de l’état émotionnel et d’excitation des vaches laitières au pâturage, mais la fiabilité inter-observateur pourrait être améliorée.
Résumé en anglais (original) : Qualitative Behaviour Assessment (QBA) has been validated as a measure of emotional state in dairy cows kept indoors. We investigated the validity of QBA as a measure of emotional state of cows at pasture. We focused on intra- and inter-observer reliability and the selectivity of QBA. First, 5 observers watched 20 videos of dairy cows at pasture 4 times (resulting in 400 observations). The observers performed QBA using the fixed list of 20 terms proposed in Welfare Quality. The first axis of the principal component analysis performed on these observations represented emotional valence (PC1, from irritable to content) and a second axis represented arousal (PC2, from calm to active). Kendall’s concordance coefficients (W) and intraclass correlation coefficients (ICC) within and between observers were calculated for PC1 and PC2. Intra-observer reliability was mainly high (KW ≥ 0.75 and ICC ≤ 0.75), except for 3 observers during the first session for PC1, for whom reliability was moderate. Inter-observer reliability was low to moderate for PC1 and moderate to high for PC2. Second, two observers performed live QBA on a herd of cows at pasture during 3 contexts designed to induce different emotional valences and arousal levels: AM, in the morning after milking (when cows are active); PM, in the afternoon before milking (when cows are mainly resting); and during handling to collect cows at pasture for afternoon milking (when cows may be stressed). The effect of context on PC1 and PC2 was investigated using linear mixed effects models. AM and PM contexts had higher scores on PC1 than handling context, indicating a more positive emotional state during AM and PM than during handling. PM context had lower scores on PC2 than AM and handling contexts. Thus, QBA at pasture was able to discriminate between contexts that should differ in emotional valence and arousal. Thirdly, an observer assessed the behavioural responses of cows to handling by direct observations followed by QBA. Pearson correlation coefficients were calculated between the number of behavioural responses and the coordinates on PC1 and PC2. The more cows were observed trotting, the more the cow’s mood was perceived as negative (r = -0.71) and the more cows were observed galloping and turning, the more the cow was perceived as excited (r = 0.77 and 0.60). In conclusion, the QBA appears to be a valid measure of the emotional and arousal state of dairy cows at pasture, but inter-observer reliability could be improved.
