Estimating milk loss based on somatic cell count at the cow and herd level
Notice bibliographique
Résumé
There is a direct relationship between elevated somatic cell count (SCC) in an individual cow milk production and milk loss. This relationship has been used at the herd level to estimate an overall herd milk loss due to subclinical mastitis and to use recovery of this lost milk as a financial benefit to cover the cost of intervention strategies to improve milk quality. The objective of this study was to estimate the recoverable milk revenue on a per cow basis for herds moving from one herd average SCC level to a newer, lower level. Test-day records from 1,005,697 dairy cows in 3,741 herds between 2009 to 2019 were used. Milk yield loss for each cow in each herd on test day was estimated using a mixed effects regression equation, and then summed to estimated total herd milk loss. These herd average daily milk loss estimates were then related to the bulk tank SCC, and the distribution of underlying individual cow SCC were examined. The distributions in daily herd milk loss for various bulk tank SCC values were generated, and estimates of recoverable milk loss were generated to simulate a herd moving from their current bulk tank SCC to a new lower level. The results indicate that estimates of total herd milk yield loss vary with the distribution of cow-level SCC and parity within the herd, so it is imperative that milk loss be calculated on a per cow basis. Further, the recoverable milk loss estimates based on moving to a lower bulk tank SCC where milk loss is still occurring was relatively small compared with the traditional assumption that all milk loss would be recovered, and less than most herd owners and advisors would expect.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».