Short communication: Cow- and quarter-level milking indicators and their associations with clinical mastitis in an automatic milking system
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess associations of cow-, udder-, and quarter-level factors with the risk of clinical mastitis (CM) in cows managed using an automatic milking system. The primary hypothesis was that quarter peak milk flow rate (QPMF) is associated with increased risk of CM. A retrospective, case-control study was undertaken using data from a 1,549 cow farm using 20 automatic milking system units. All data from cows milked during March to December 2015 was available for analysis. Cases (n = 82) were defined as cows diagnosed with their first case of CM between 24 and 300 d in milk in the current lactation. Healthy control cows (n = 6/case) were randomly matched based on identical parity, existence of milk records during the day in milk period corresponding to the 15-d window before case diagnosis, average conductivity of <5.5 mS/cm in that window, and no history of CM in the current lactation. Logistic regression was used to estimate effects of parity, quarter position, day in milk at diagnosis of CM, average of QPMF 15 d before CM diagnosis, udder milk yield, and milking interval on the probability of CM. Of the 6 predictor variables included in the model, only milking interval was significantly associated with the increased risk of quarter CM. We concluded that in a high-production, freestall-housed North American herd using automatic milking system, milking interval, but not QPMF, was associated with risk of CM.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».