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Enregistrement W3110997552 · doi:10.15421/2020_224

Impact of various milking equipment on incidence of mastitis in dairy herd

2020· article· en· W3110997552 sur OpenAlexaboutno aff
А.P. Palii, Yana Kovalchuk, Yakiv Boyko

Notice bibliographique

RevueUkrainian Journal of Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilkingUdderMastitisAnimal scienceIce calvingHerdLactationIncidence (geometry)Somatic cell countBiologyVeterinary medicineMedicinePregnancyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It was found that the lowest percentage of cows with mastitis was recorded in winter: 10.3% (P≤0.001) when milking with ‘De Laval’ equipment and 17.7% (P≤0.001) when milking with the ADM-8A unit. The highest incidence of mastitis in cows was observed in summer: 21.0% (P≤0.001) and 27.1% (P≤0.001), respectively, when milking cows at milking parlors ‘De Laval’ and ADM-8A. It was found that, when using milking equipment ADM-8A, adult cows are 2.1-1.7 times more prone to mastitis compared to cows of the 1st and 2nd calving. When milking cows with the ‘De Laval’ unit, the incidence of mastitis in adult cows is 4.3-1.1 times higher than in cows of the 1st and 2nd calving. Gentle milking mode on the ‘De Laval’ equipment allowed to increase the number of completely healthy animals to 74%, which is 9.6% more than when using the milking unit ADM-8A (64.4%), and to reduce the incidence of clinical mastitis in cows by 3.4 times. It has been established that in cows with disorders in the udder the content of somatic cells in the secretion of the udder significantly changes (with a high degree of correlation) in all periods of the functional state of the body. Thus, during subclinical mastitis r=l0.72 (P≤0.001) and udder irritation r=l0.58 (P≤0.05). At the beginning of lactation, subclinical mastitis is accompanied with significant changes in the activity of enzymes: muramidase r=l0.84 (P≤0.001), lactoperoxidase r=l0.65 (P≤0.01) and lactoferrin r=l0.66 (P≤0.01).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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