Notice bibliographique
Résumé
The control of disease in the sow herd helps prevent disease spread through other stages of production and attention to sow health status can be key to creating herd immunity and, possibly, to the elimination of production-limiting diseases. Sows provide passive immunity for suckling piglets. Ideally a strong healthy piglet will be weaned and not a weak, infected piglet that will pass disease to pen-mates in the nursery. High sow mortality and premature culling due to illness and injuries result in lowered herd productivity because sows are removed before they reach maximum productivity and are replaced by less productive gilts. Farrowing is a period when the sow is vulnerable to health issues, such as uterine infections and mastitis, and is more prone to systemic infections such as erysipelas. Major causes of sudden death in sows, include hemorrhage due to gastric ulcers and gastrointestinal torsions, as well as heat stress, pylonephritis and heart failure. Sows are generally immune to most endemic diseases present on the farm because of previous exposure but some pathogens, when newly introduced, can cause herd outbreaks of disease involving the sows. For example, porcine reproductive and respiratory syndrome virus and swine influenza virus can result in widespread sow illness and possibly sow mortality. More often the consequences of sows becoming infected with a swine pathogen result in the most serious losses occurring to the fetuses or the suckling piglets. Reproductive losses that occur with an infection of parvovirus cause heavy losses to embryos and fetuses but generally no signs of illness in the dam. Diseases that do cause illness to the sow during lactation may result in high piglet mortality because the sick sow may not provide sufficient milk to prevent starvation of her piglets. To maximize herd performance, sow health must be optimized.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,191 | 0,090 |
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 ».