Exploring factors associated with bulk tank milk urea nitrogen in Central Thailand
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The study was to determine seasonal fluctuations and non-nutritional factors associated with bulk tank milk urea nitrogen(BTMUN). MATERIALS AND METHODS: A total of 58,364 BTM testing records were collected from 2364 farms in Central Thailand during September 2014-August 2015. Using square root BTMUN as the outcome, other milk components, farm effect, and sampling time were analyzed by univariable repeated measures linear regression, and significant variables were included in multivariable repeated measures linear regression. RESULTS: The average BTMUN (standard deviation) was 4.71 (±1.16) mmol/L. In the final model, BTM fat and protein percentages were associated with BTMUN as quadratic and cubic polynomials, respectively. BTM lactose percentage and the natural logarithm of somatic cell counts were negatively linearly associated with BTMUN. At the farm level, the BTM lactose association was negatively linear; herd BTMUN decreased following an increase of herd lactose average, and BTM lactose slopes were quite different among farms as well. Sampling time had the highest potency for the estimation of BTMUN over time, with lows and highs occurring in August and October, respectively. The variation in test level BTMUN was decreased by 18.6% compared to the null model, and 6% of the variance could be explained at the farm level. CONCLUSION: The results clarify seasonal variation in BTMUN and the relationships among other BTM constituents and BTMUN, which may be useful for understanding how to manage lactating dairy cattle better to keep BTM constituents within normal ranges.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».