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Enregistrement W2127143268 · doi:10.1590/s1516-35982004000500023

Contagem de células somáticas em amostras de leite

2004· article· pt· W2127143268 sur OpenAlexaff
Meiby Carneiro de Paula, Newton Pöhl Ribas, H.G. Monardes, Júlio Eduardo Arce, Uriel Vinícius Cotarelli de Andrade

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Zootecnia · 2004
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivou-se neste trabalho avaliar os fatores que influenciam a contagem de células somáticas (CCS) em amostras de leite de tanques e analisar a distribuição destas amostras nas classes de escore de células somáticas (ECS). Foram analisadas 257.540 amostras de leite de tanques, provenientes de 32.590 rebanhos de 18 indústrias de laticínios, localizadas nos Estados de Santa Catarina, Paraná e São Paulo, associadas ao Programa de Análise de Rebanhos Leiteiros do Paraná (PARLPR) da Associação Paranaense de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa (APCBRH), no período de janeiro de 1999 a novembro de 2001. Empregou-se o procedimento PROC GLM, do SAS, para o estudo dos seguintes efeitos: micro-região, ano e mês de análise, idade da amostra e rebanho. A média e o desvio-padrão amostral para a CCS foram de 486.812 e 401.547 células/mL, respectivamente. Todos os efeitos incluídos no modelo foram significativos sobre a CCS. Houve grande variação da CCS entre as micro-regiões, sendo a maior e menor médias ajustadas para CCS de 602.000 e 242.000 células/mL, respectivamente. No ano de 2001, foi observada a maior média para a CCS (483.000 células/mL). A maior média de CCS foi observada no mês de janeiro (497.000 células/mL) e a menor no mês de setembro (442.000 células/mL). O efeito de idade da amostra mostrou redução da CCS até o quarto dia e, a partir do sétimo dia, as médias sofreram grandes variações. Das amostras analisadas, 64,6% apresentaram escore cinco ou maior.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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