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Enregistrement W3110007452 · doi:10.1093/jas/skaa278.610

PSVIII-36 Late-Breaking Abstract: Somatic cells count in dairy farms of Northern Kazakhstan

2020· article· en· W3110007452 sur OpenAlexaboutno aff
Daulet Aitmukhanbetov, Айжан Абылгазинова, Zhumadiya Tleulenov, Aliya Serikbaeva

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerdSomatic cell countSomatic cellLivestockDairy cattleAnimal scienceBiologyBiotechnologyLactationIce calvingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract According to requirements of the Safety of Milk and Dairy Products in our republic somatic cells count should be less than 750,000 cells / mL. Achieving this level is possible with the implementation of somatic cell programs based on the experience of laboratories in Western Europe and Northern America (G.M. Jones). Somatic cells in milk are counted in the United States and Canada as part of the National Dairy Herd Improvement (DHI) program. The result was a significant improvement of the dairy herd by mastitis level (Barkema H.W., Schukken Y.H., Lam T.J., Beiboer M.L., Wilmink H. et al. 1998). Average somatic cell content was less than 200 thousand cells/mL. The purpose was to determine somatic cells count in the herds of Republic of Kazakhstan and to test the SCC program. Research work was carried out under project “Improving the breeding methods efficiency.” The chemical composition and somatic cell count were carried out on a CombiFossFT + infrared analyzer. The results of counting somatic cells in milk of dairy cows in the farms of the northern region, the Republic of Kazakhstan, showed that the quality of milk in most dairy farms meets the requirements of the technical regulation on the quality and safety of milk (table 1). According to the table, it can be said that livestock of dairy cattle by 16% or more are affected by clinical and subclinical mastitis. Moreover, each farm receives less than 6% or more of milk. To increase the efficiency of dairy cattle breeding in the Republic of Kazakhstan, it is necessary to introduce a program for somatic cell counting into the practice of dairy laboratories.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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