Analytic Validation of an Infrared Milk Urea Assay and Effects of Sample Acquisition Factors on Milk Urea Results
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine if milk samples, as they are routinely collected by Ontario Dairy Herd Improvement, would yield accurate milk urea results with an infrared assay. This investigation involved analytic validation of the infrared assay and assessment of the effect of DHI routine sample acquisition factors on milk urea results. Analytic validation of an automated milk urea assay was performed by assessing the relative accuracy and precision of milk urea results produced by the Fossomatic 4000 Milk Analyzer, an infrared method of analysis, compared with the Eurochem test, an accepted reference method. Results indicated that, when interpreted at the group level, milk urea results between the infrared method and the reference test were in good agreement. The two tests shared a similar and high level of precision. Milk urea concentrations obtained from composite (metered) milk samples, and not quarter stripping samples, were most representative of concurrent serum urea concentrations. The addition of bronopol preservative did not result in a numerically important change in milk urea concentrations. Storage of preserved metered milk samples for up to 4 d at either room temperature or by refrigeration, or for up to 3 d by freezing, did not result in changes in milk urea concentrations. We concluded that milk samples, as they are routinely collected and handled by DHI, are suitable for measurement of milk urea concentrations with the infrared method of analysis if data are interpreted at the group level.
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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 | 0,023 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».