تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف مدى قابلية تعميم نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق عبر مزارع متعددة للتنبؤ بالعرج في أبقار الألبان متعددة الولادات. اعتمدت المنهجية على تحليل 40,495 سجلاً لدرجات الحركة من 2,690 حيواناً موزعة على 10 قطعان، مستخدمةً خمسة نماذج حسابية تشمل ثلاثة نماذج للتعلم الآلي واثنين للتعلم العميق. كشفت النتائج أن قابلية التعميم عبر المزارع كانت محدودة، إذ أظهرت النماذج أداءً أفضل في التنبؤ بالحيوانات السليمة مقارنةً بالمصابة بالعرج. وقد أسهم ضبط معاملات العتبة على مستوى المزرعة في رفع متوسط الحساسية من 0.21-0.28 إلى 0.64-0.71. تُعدّ السيرة المرضية السابقة للعرج والعمر وقرحة النعل من أكثر المتنبئات اتساقاً. تستلزم النتائج مراعاة السياق الخاص بكل مزرعة لبناء نماذج تنبؤية قابلة للتطبيق الفعلي.