Producer concern and prevalence of subclinical intramammary infections between lactations on 10 dairy goat farms in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
For many dairy goat producers, a key deciding factor for keeping does in the herd is the animal’s ability to maintain milk production. Subclinical intramammary infections (IMIs) are known to decrease milk production in does by as much as 20% (Contreras et al, Livest Prod Sci, 2003). Somatic cell count (SCC) is a reliable and inexpensive predictor of infection in dairy cows; however, this measure is highly variable in goats depending on factors such milk production, stage of lactation, and estrus activity (Leitner et al, J Dairy Sci, 2004; Paape et al, Small Rumin Res, 2007; Persson et al, Small Rumin Res, 2014), making identification of infected glands by SCC level problematic. Thus, it is likely that producers underestimate infection prevalence on their farms. While IMIs are possible throughout lactation, the highest risk period for infection is when does are transitioning from one lactation to the next. On many farms, goats are dried-off (i.e., milking is ceased) and during the dry period infections may go unchecked and new infections begin. In other situations, does are not dried-off between lactations. The aims of this study were 2-fold: 1) to assess the attitudes of the producers regarding IMIs on their farms, and 2) to determine the prevalence of these infections during the dry period.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».