Prediction of the herd somatic cell count of the following month using a linear mixed effect model
Notice bibliographique
Résumé
An accurate prediction of the average somatic cell count (SCC) for the next month would be a valuable tool to support udder health management decisions. A linear mixed effect (LME) model was used to predict the average herd SCC (HSCC) for the following month. The LME model included data on SCC, herd characteristics, season, and management practices determined in a previous study that quantified the contribution of each factor for the HSCC. The LME model was tested on a new data set of 101 farms and included data from 3 consecutive years. The farms were split randomly in 2 groups of 50 and 51 farms. The first group of 50 farms was used to check for systematic errors in predicting monthly HSCC. An initial model was based on older data from a different part of the Netherlands and systematically overestimated HSCC in most months. Therefore, the model was adjusted for the difference in average HSCC between the 2 sets of farms (from the previous and current study) using the data from the first group of 50 farms. Subsequently, the data from the second group of 51 farms were used to independently assess this final model. A null model (no explanatory variables included) predicted 48 and 59% of the HSCC within the predetermined range of 20,000 and 30,000 cells/mL, respectively. The final LME model predicted 72 and 81% of the HSCC of the next month correctly within these 2 ranges. These outcomes indicate that the final LME model was a valid additional tool for farmers that could be useful in their short-term decisions regarding udder health management and could be included in dairy herd health programs.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».