Incidence of bovine subclinical mastitis in organized and unorganized farms based on somatic cell count
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis, a disease of multiple etiology, had been recognized for more than a century, and still continues to be an evergreen cause of economic loss to the dairy industry and is the costliest problem all over the world where dairying is practiced. The distribution of mastitis incidence varies from country to country. Subclinical mastitis more prevalent than clinical mastitis and its prevalence varied from herd to herd and place to place. Subclinical mastitis (SCM) is most important due to its negative impact on the economy throughout the world dairy industry. Incidence of bovine SCM was studied on dry pregnant cows of organized and unorganized farms in an around Khanapara, Guwahati, Assam. Diagnosis was based on Somatic Cell Count (SCC). A total of 30 cows were examined, of which 6 cows belonged to an organized farm and rest 24 cows to unorganized farms. Four cows (13 quarters samples) from organized farm were found positive for SCM. The incidence of SCM cow-wise was 66.67 per cent and quarter-wise 54.17 per cent. On the unorganized farms, all the milk samples from 24 cows (83 quarter samples) were positive for SCM and the incidence was 100 per cent both cow- wise and quarter-wise. The overall percentage of incidence cow-wise was 93.33 and quarter-wise 90.26 per cent. High incidence of SCM on the organized farm is implicated to small sample size, whereas on the unorganized farm the management practices leading to stress may be explained as the reason of such high incidence of SCM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».