Analysis of the Relationship between Wash Water Quality and Bulk Tank Milk Quality on Ontario Dairy Farms
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario dairy industry takes great pride in providing a high quality food product to the consuming public. Milk and milk products are an important part of the daily diet of most Ontario residents. Bacterial contamination of raw milk has a major negative impact on milk quality (Reed and Grivetti, 2000). Even though most milk is pasteurized prior to consumption, raw milk is consumed by some farming families and is used to manufacture some food products (Hegarty et al, 2002). One potential source of bacterial contamination of raw milk bacteria is the water used to clean the milking and storage equipment (Jayarao and Wang, 1999). The Canadian Quality Milk (CQM) program has established criteria for water quality on dairy farms. Initial testing has suggested that as many as half of Ontario dairy farms do not currently meet these water quality standards. Test results suggest that while some water may be contaminated at its origin, there is also significant contamination that occurs in the "plumbing", and is expressed as an elevation in bacteria counts at the point-of-use. The Dairy Farmers of Ontario (DFO) have begun a water quality-testing program, intended to decrease the risk of bacterial contamination of raw milk. The net benefit to the dairy industry will be to evaluate and document the improvement in raw milk quality attributable to compliance with the CQM program. The objective of the current study was to identify areas of high risk of wash water contamination and to investigate the relationship between bacteria-contaminated wash water and elevated Bactoscan bacteria counts in raw milk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».