Short communication: Bulk milk somatic cell penalties in herds enrolled in Dairy Herd Improvement programs
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the effect of somatic cell count (SCC) monitoring at the cow level through Dairy Herd Improvement (DHI) programs on the risk of bulk tank SCC (BTSCC) penalties. For the year 2009, BTSCC for all producers in Ontario were examined, for a total of 2,898 DHI herds, 1,186 non-DHI herds, and 48,250 BTSCC records. Two penalty levels were examined, where BTSCC exceeded 499,000 (P500) and 399,000 (P400) cells/mL. Data were modeled first to determine the odds of a BTSCC exceeding a set penalty threshold and second to determine the odds of incurring a penalty under the Ontario Milk Act. All data were modeled as a generalized mixed model with a binary link function. Random effects included herd, fixed effects included season of BTSCC (summer, May to September, and winter, October to April), total milk shipped per month (L), fat paid per month (kg), protein paid per month (kg), and participation or not in the DHI program. The likelihood of a BTSCC exceeding a penalty threshold in a non-DHI herd compared with a DHI herd was significantly greater than 1 at both penalty levels, where the odds ratios were estimated to be 1.42 [95% confidence interval (CI): 1.19 to 1.69] and 1.38 (95% CI: 1.25 to 1.54) for P500 and P400, respectively. The likelihood of incurring a BTSCC penalty (where 3 out of 4 consecutive BTSCC exceeded penalty thresholds) was not significantly different at P500; however, it was significantly different for P400, where the odds ratio was estimated to be 1.42 (95% CI: 1.12 to 1.81).
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».