Prediction of bulk tank somatic cell count violations based on monthly individual cow somatic cell count data
Notice bibliographique
Résumé
The regulatory limit in Canada for bulk tank somatic cell count (BTSCC) was recently lowered from 500,000 to 400,000 cells/mL. Herd indices based on changes in cow somatic cell count over 2 consecutive months (e.g., proportion of healthy or chronically infected cows, cows cured, and new intramammary infection rate) could be used as predictors for BTSCC violations. The objective of this study was to develop a predictive model for exceeding the limit of 400,000 cells/mL in the next month using these herd indices. Dairy Herd Improvement (DHI) data were used from 924 dairy herds in Québec, Canada. Test-day BTSCC was estimated by dividing the sum of all cows' DHI test-day somatic cell count times DHI test-day milk production by the total volume of milk produced by the herd on that test-day. In total, 986 of 8,681 (11.4%) estimated BTSCC exceeded 400,000 cells/mL. The final predictive model included 6 variables: mean herd somatic cell score at the current test-month, proportion of cows >500,000 cells/mL at the current test-month, proportion of healthy cows during lactation at the current test-month, proportion of chronically infected cows at the current test-month, average days in milk at the current test-month, and annual mean daily milk production. The optimized sensitivity and specificity of the model were 76 and 74%, respectively. The positive predictive value and negative predictive value were 25 and 95%, respectively. This low positive predictive value and high negative predictive value demonstrated that the model was less accurate at predicting herds that would violate the estimated BTSCC threshold but very accurate at identifying herds that would not. In addition, the area under the curve for the receiver operating characteristic curve was 0.82, suggesting that the model had excellent discrimination between test-months that did and did not exceed 400,000 cells/mL. An internal validation was completed using a bootstrapped resampling-based estimation method and confirmed that the final model provided a validated estimate of predictive accuracy. This model could be used to monitor and advise clients on impending risks of exceeding the BTSCC limit.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».