Adoption and consistency of application of premilking preparation in Ontario dairy herds
Notice bibliographique
Résumé
Milking management practices that affect udder health have been widely studied, leading to a variety of evidence-based recommendations. Lack of adoption or inconsistency in milking practices can interfere with efforts to prevent mastitis in the herd. The study objective was to assess the variation in adoption and application consistency of important milk harvest practices between and within farms over time. During the summer of 2013, 50 herds in southern Ontario were visited twice within a month, at milking time, and a single person observed and time-recorded premilking preparation procedures. A generalized mixed model was used to partition the variance for predisinfectant contact time and preparation lag time (time between the first contact with the teats and cluster attachment), and determine the proportion of variation attributable to farms, milkers, visits, and characteristics of a cow milking. Using logistic regression, models were built to assess factors affecting adequate contact time and adequate preparation lag time, respectively. Farm, the person(s) milking, and visit number were used as random effects in both instances. In both models, farm-to-farm differences and variations between cows during a specific milking accounted for the largest part of the variability seen in both contact time (47 and 44%, respectively) and preparation lag time (40 and 36%, respectively). For both outcomes, milkers were consistent in their routines over the 2 visits (only 9 and 3.1% of total variance for contact and preparation lag time, respectively). Parlors were more likely to meet the recommended contact time than tie-stalls; increased number of milkers at milking time and having contact times under 30 s had negative effects on meeting recommended preparation lag time. The majority of farms in the study complied with the recommendations for adequate milking practices; however, most did not follow a consistent timed protocol. There are several potential sources of variation in the milking routine on a dairy farm. To improve milk quality and udder health, it is important to identify whether best management practices are being implemented on each farm. Producers appeared to be consistent in the application of milking procedures across time, regardless of whether or not they were correct. Hence, with corrective education and training, improvements in these practices could be experienced and maintained to promote better udder health.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».