Subclinical mastitis and associated risk factors on dairy farms in New South Wales
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the current prevalence of subclinical mastitis (SCM) and associated risk factors on dairy farms in New South Wales. METHODOLOGY: A survey was sent to 382 dairy farmers to acquire information on the relevant risk factors associated with SCM. RESULTS: The average herd prevalence of SCM among the 189 respondents (response rate 49.5%) was 29%. Farmers who had herds with a low prevalence (<20% cows with individual somatic cell count (ISCC) >2 × 10⁵ cells/mL) more frequently wore gloves during milking (26% vs 62%), used individual paper towels for udder preparation (16% vs 62%), fed cows directly after milking (47% vs 87%) and more frequently treated cows with high ISCC (69% vs 80%) than farmers who had herds with a high prevalence of SCM (>30% cows with ISCC >2 × 10⁵ cells/mL). The latter more often used selective dry cow therapy (52% vs 24%), compared with low prevalence herds. CONCLUSION: The prevalence of SCM in this cross-sectional study is comparable or lower than reported in other studies from North America and the European Union. The outcome provides a benchmark for the current focus of the NSW dairy industry on the management practices associated with a low prevalence of SCM, such as wearing gloves, using paper towels and feeding cows directly after milking.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».