Milk losses and quality payment associated with somatic cell counts under different management systems in an arid climate
Notice bibliographique
Résumé
Sadeghi-Sefidmazgi, A. and Amer, P. R. 2015. Milk losses and quality payment associated with somatic cell counts under different management systems in an arid climate. Can. J. Anim. Sci. 95: 351–360. The objectives of this research were (1) to estimate the economic benefits or new marketing opportunities due to a reduction in milk somatic cell count (SCC) for dairy producers through improved management practices and (2) to quantify the production loss associated with SCC under different management systems. A total of 38 530 average lactation SCC records for 10 216 Holstein cows gathered on 25 dairy farms from January 2009 to October 2012 in Isfahan (Iran) were analyzed under 13 types of herd management practices including 40 levels of health, milking and housing conditions. The results show that there are many well-established management practices associated with higher-quality payment for SCC that have not yet been applied in Isfahan dairy farms. The lowest and highest economic premium opportunity (US$) from SCC were estimated to be for production systems applying washable towels for teat cleaning (5.69) and production systems with no teat disinfection (31.07) per cow per lactation. Results indicate that any increase of one unit in average lactation somatic cell score is expected to cause a significant reduction in average lactation 305-d milk yield from 36.0 to 173.4 kg, depending on the level of management practices employed. In general, farmers with higher milk yield and well-managed practices for mastitis control would lose more milk when an increase occurs in SCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».