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Enregistrement W1968456635 · doi:10.1016/j.livsci.2007.12.004

Milk losses associated with somatic cell counts per breed, parity and stage of lactation in Canadian dairy cattle

2008· article· en· W1968456635 sur OpenAlexaffabout
João Dürr, R.I. Cue, H.G. Monardes, J. Moro-Méndez, K. M. Wade

Notice bibliographique

RevueLivestock Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésLactationBreedAnimal scienceHerdIce calvingParity (physics)Somatic cell countBiologyMastitisDairy cattleVeterinary medicineMedicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reduction in milk production caused by subclinical mastitis in dairy cattle was assessed through the regression of test day milk yield on log-transformed somatic cell counts (LnSCC). Data was obtained from Valacta, Quebec, and a total of 312,756 test day records from Ayrshire cows and 1,869,785 test day records from Holstein cows were included in the analyses. A segmented regression was fitted to estimate the cutoff point in the LnSCC scale where milk yield starts to be affected by mastitis. The statistical model used to explain daily milk yield included the effects of herd–year-season of test (random), days in milk, age at calving and LnSCC, and analyses were performed by breed, parity and stage of lactation. The cutoff point where milk yield starts to be affected by changes in LnSCC was estimated from data to be around 2 (approximately 7400 cells/mL) for Canadian Ayrshires and Holsteins. Milk losses per unit increase in LnSCC varied from 0.55 to 0.84 kg/day in first lactation Ayrshires, from 0.33 to 0.55 kg/day in first lactation Holsteins, from 0.74 to 2.45 kg/day in adult Ayrshires and from 0.77 to 1.78 kg/day in adult Holsteins. Daily milk losses caused by changes in LnSCC were dependent on breed, parity and stage of lactation, and these factors should be considered when estimating losses associated with subclinical mastitis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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