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Enregistrement W2149203104 · doi:10.3168/jds.2008-1751

Microbiological quality of bulk tank raw milk in Prince Edward Island dairy herds

2009· article· en· W2149203104 sur OpenAlexaffabout
Ahmed Elmoslemany, Greg Keefe, Ian R. Dohoo, R.T. Dingwell

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBulk tankPasteurizationSomatic cell countRaw milkHerdAnimal sciencePlate countFood scienceBiologyVeterinary medicineMedicineIce calvingBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to evaluate microbiological quality of bulk tank milk in Prince Edward Island, to evaluate correlation among milk quality criteria, and to determine seasonal effects on milk quality parameters. Bulk tank raw milk quality was evaluated on all Prince Edward Island dairy herds (n = 235) over a 2-yr period (March 2005 to March 2007). Biweekly total aerobic (TAC), preliminary incubation (PIC), laboratory pasteurization, and coliform (CC) counts were determined using a Petrifilm culture system. Additionally, bulk tank somatic cell count was determined weekly. The mean and median values were 12.8 x 10(3) and 4.9 x 10(3) cfu/mL for TAC, 29.6 x 10(3) and 13 x 10(3) cfu/mL for PIC, 87 and 12 cfu/mL for laboratory pasteurization count, 21 and 5 cfu/mL for CC, and 218 x 10(3) and 187 x 10(3) cells/mL for somatic cell count. There was moderate correlation (0.57) between TAC and PIC. All other correlation coefficients were low (<0.26). Correlation results suggest that a single quality parameter could not predict others used in this study. Seasonal data indicate that 1) in general, all counts tended to be low in winter, 2) the CC and somatic cell count were always high in summer, and 3) TAC tended to be high during summer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,259 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations36
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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