Fatores de risco para mastite subclínica em vacas leiteiras
Notice bibliographique
Résumé
Os fatores de risco para mastite subclínica (CCS > 200.000 células/ml) foram estudados em 2.657 vacas, de 24 rebanhos de Minas Gerais. Cada rebanho foi visitado três vezes entre novembro de 2005 e junho de 2006. Amostras de leite (n=3.987) de vacas em lactação foram examinadas para contagem de células somáticas (CCS), e um questionário foi aplicado para obtenção de dados dos animais e do manejo do rebanho. Os valores para a média, mediana e desvio-padrão da CCS foram 608.000, 219.000 e 967.000 células/ml, respectivamente. Os fatores de risco para mastite subclínica foram: animais com a base do úbere junto ou abaixo do jarrete, rachaduras ou fissuras nas partes de borracha do equipamento de ordenha, inadequação das teteiras, deficiência de limpeza dos pulsadores, falta de treinamento dos ordenhadores, não-utilização de diagnóstico microbiológico para mastite, imersão do conjunto de teteiras em solução desinfetante entre a ordenha de animais distintos, e inserção total da cânula de antibiótico nos tetos na secagem da vaca. A alta variação da CCS (608.000± 967.000 células/ml) sugere que outros fatores, como o número de quartos mamários infectados e os patógenos envolvidos, podem ter influenciado os resultados. A metodologia utilizada não permitiu identificar todos os fatores que poderiam aumentar a CCS. Contudo, os resultados são úteis para aprimorar os programas de controle da mastite.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».