The Effect of Season on Somatic Cell Count and the Incidence of Clinical Mastitis
Notice bibliographique
Résumé
Bulk milk somatic cell count (BMSCC), individual cow somatic cell count (ICSCC), and incidence rate of clinical mastitis (IRCM) are all udder health parameters. So far, no studies have been reported on the effect of season on BMSCC, IRCM, and ICSCC in the same herds and period over multiple years. The objectives of this study were to determine the seasonal pattern over a 4-yr period of 1) BMSCC, 2) elevated ICSCC, 3) IRCM, and 4) pathogen-specific IRCM. Bulk milk somatic cell count, ICSCC, and pathogen-specific clinical mastitis data were recorded in 300 Dutch dairy farms. For the analyses of BMSCC, ICSCC, and IRCM, a mixed, a transitional, and a discrete time survival analysis model were used, respectively. Sine and cosine were included in the models to investigate seasonal patterns in the data. For all parameters, a seasonal effect was present. Bulk milk somatic cell count peaked in August to September in all 4 years. The probability of cows getting or maintaining a high ICSCC was highest in August and May, respectively. Older and late-lactation cows were more likely to develop or maintain a high ICSCC. Incidence rate of clinical mastitis was highest in December to January, except for Streptococcus uberis IRCM, which was highest in August. Totally confined herds had a higher Escherichia coli IRCM in summer than in winter. Compared with the major mastitis pathogens, the seasonal differences in IRCM were smaller for the minor pathogens. Distinguishing between Strep. uberis, Streptococcus dysgalactiae, Streptococcus agalactiae, and other streptococci is essential when identifying Streptococcus spp. because each of them has a unique epidemiology. Streptococcus uberis IRCM seemed to be associated with being on pasture, whereas E. coli IRCM was more housing-related.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».