Mastitis, Ketosis, and Milk Fever in 31 Organic and 93 Conventional Norwegian Dairy Herds
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate differences in disease incidence between organic and conventional herds. The study was based on data from the Norwegian Dairy Herd Recording, which includes the Norwegian Cattle Health Recording System. All herds certified for organic farming in 1994 with a herd size of more than five cow-years were included. Conventional herds were matched on size and region, and from these, three herds were randomly selected for each organic herd. This resulted in a study group of 31 organic and 93 conventional herds with data from 1994 through 1997. The study unit was the cow within a lactation. Factors influencing disease incidence were studied by means of a generalized linear model approach. Management system had a highly significant effect on disease incidence. Odds ratios for organic compared with conventional herds were as follows: mastitis, 0.38; ketosis, 0.33; and milk fever, 0.60. Other significant factors that emerged in modeling the three diseases were year and lactation category for mastitis; lactation category, maximum milk yield, and season for ketosis; and lactation category and milk yield for milk fever. There was no marked difference in milk somatic cell count (SCC) between organic and conventional herds. However, cows in organic herds had lower SCC in lactation two and greater counts in lactations six and higher.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».