Analysis of Milk Urea Nitrogen and Lactose and Their Effect on Longevity in Canadian Dairy Cattle
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the phenotypic level of lactose and milk urea nitrogen concentration (MUN) and the association of these traits with functional survival of Canadian dairy cattle using a Weibull proportional hazards model. A total of 1,568,952 test-day records from 283,958 multiparous Holstein cows from 4,758 herds, and 79,036 test-day records from 26,784 multiparous Ayrshire cows from 384 herds, calving from 2001 to 2004, were used for the phenotypic analysis. The overall average lactose percentage and MUN for Ayrshires were 4.49% and 12.20 mg/dL, respectively. The corresponding figures for Holsteins were 4.58% and 11.11 mg/dL. Concentration of MUN increased with parity number, whereas lactose percentage decreased in later parities. Data for survival analysis consisted of 39,536 first-lactation cows from 1,619 herds from 2,755 sires for Holsteins and 2,093 cows in 228 herds from 157 sires for Ayrshires. Test-day lactose percentage and MUN were averaged within first lactation. Average lactose percentage and MUN were grouped into 5 classes (low, medium-low, medium, medium-high, and high) based on mean and standard deviation values. The statistical model included the effects of stage of lactation, season of production, the annual change in herd size, type of milk-recording supervision, age at first calving, effects of milk, fat, and protein yields calculated as within herd-year-parity deviations, herd-year-season of calving, lactose percentage and MUN classes, and sire. The relative culling rate was calculated for animals in each class after accounting for the remaining effects included in the model. Results showed that there was a statistically significant association between lactose percentage and MUN in first lactation with functional survival in both breeds. Ayrshire cows with high and low concentration of MUN tended to be culled at a higher than average rate. Instead, Holstein cows had a linear association, with decreasing relative risk of culling with increasing levels of MUN concentration. The relationship between lactose percentage and survival was similar across breeds, with higher risk of culling at low level of lactose, and lower risk of culling at high level of lactose percentage.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».