Feasibility of high immune response (HIR) technology as a health management tool to characterize immune response profiles of dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
High Immune Response (HIR) is a patented evaluation technology that has the potential to improve the health and food quality of dairy cattle through the reduction of antibiotics and enhanced resistance to economically important diseases such as mastitis. The test includes a blood sample to evaluate antibody-mediated immune response (AMIR) and a skin thickness measurement to evaluate cell-mediated immune response (CMIR). Dairy cattle with a high immune response to test antigens are at a lower risk for developing disease compared to average and low responding animals. Focus groups conducted in two Ontario dairy regions indicated significant interest in HIR (75% of producers) for culling, grouping, treating, and breeding animals. Pre-commercialization activities are underway to conduct: (1) a quantitative market assessment of interest in HIR throughout Ontario (n=128 producers, 3% of Ontario herds) to confirm qualitative focus group data; (2) HIR testing of Ontario AI cull-sires as an application of HIR and to demonstrate no cross-reactivity with governmental health testing; (3) a validation study of previous research to rank cattle based on antibody from milk in lieu of blood (n=21 cows); and (4) beta-testing of HIR on one to two Ontario dairy herds to demonstrate the economic value of HIR (n=250-350 animals per herd). Knowledge transfer and communication research of the HIR technology are also being conducted by attending dairy symposia throughout Ontario to speak to producers and veterinarians, to provide information media, and to recruit participants for educational workshops about HIR.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».