Validation of serum gamma-glutamyl transferase activity and body weight information for identifying dairy calves that are too young to be transported to auction markets in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Dairy calves are at risk of being stressed when transported during the first week of life. A new Canadian federal rule will forbid transportation of calves younger than 9 d old to auction market. However, in the absence of reliable information to determine birth date, other indirect methods would be of interest. This study aimed to determine the prediction accuracy of body weight, Brix refractometry, and serum gamma-glutamyl transferase (GGT) activity for determining if a calf was not fit to be transported (i.e., <9 d old). For this purpose, we used 284 calves with a known birth date from a cross-sectional and a prospective cohort study. A logistic regression model was built based on multivariable analysis as well as a misclassification cost term analysis. Because of the collinearity between GGT activity and Brix value and lower discrimination of Brix value, the GGT activity was retained for the main model. The final logistic regression model contained body weight and log-transformed GGT activity value. The misclassifications of the logistic model was minimized using a model probability threshold ≥0.55 with a sensitivity of 70.4% and a specificity of 77.3%. This probability threshold was relatively robust for various prevalence and false negative to false positive cost ratios. The prediction accuracy of this model was moderate at the individual level, but is helpful in calves with a reasonable suspicion of being less than 9 d old.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».