Influence of milking method, disinfection and herd management practices on bulk tank milk somatic cell counts in tropical dairy herds in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to evaluate the effects of milking method, disinfection practices and other management factors on the bulk tank milk somatic cell count (BTSCC) in tropical dairy herds and to examine potential interactions with time. One hundred and thirty farms in the Northern region of Antioquia, Colombia, were visited once per month for 24 months. A two level linear mixed model for repeated measures was used to assess the impact on log transformed BTSCC (lnBTSCC). The geometric mean of the BTSCC for all herds was 262,330 cells/mL. The two-level linear mixed model showed that lnBTSCCs in hand milked herds were significantly higher than in machine milked herds. Fore-stripping corresponded with a 27% increase in lnBTSCC and failing to post-dip corresponded with a 45% increase in lnBTSCC. The two way interactions of sampling month with milking method, singeing udders and pre-dipping were significant. The lowest predicted lnBTSCC was observed in machine milked herds that practised both pre-dipping and singeing of udders. This study suggests that milking procedures and disinfection practices can interact with time and have substantial effects on lnBTSCC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».