Investigation into the production and conformation traits associated with clinical mastitis using artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
A data set comprising milk-recording and conformation data was used to investigate the usefulness of artificial neural networks in detecting influential variables in the prediction of incidences of clinical mastitis. Specifically, these data contained test-day records from dairy herd analysis, phenotypic cow scores for conformation and genetic conformation proofs for cows and their sires. The data were analysed using the milk-recording data only, the conformation data only, and a combination of the two. Results from sensitivity analyses, performed with trained neural nets, indicated that stage of lactation, milk yield on test day, cumulative milk yield and somatic cell count were the major production factors influencing the ability to detect the occurrence of clinical mastitis. Among the conformation traits, such variables as phenotypic scores for rear-teat placement, dairy character and size, cow proof for dairy character, sire reliability for final score and sire proofs for pin-setting (desirability) and loin strength were found to have some influence on the network's predictive ability, although they were all very minor in relation to the production variables mentioned. As a group, cow genetic proofs seemed more important than either sire genetic proofs or cow phenotypic scores. Given the neural network's general abilities to determine the major factors related to the presence or absence of mastitis on a given test day, it may be appropriate to investigate the possibility of using this technology for actual prediction purposes. Key words: Artificial neural networks, clinical mastitis, milk-recording data, conformation traits, sensitivity analysis, milk production
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».