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Enregistrement W3186386858

젖소 준임상형 유방염 우유에서의 원인균 분석

2014· article· ko· W3186386858 sur OpenAlexaboutno aff
Choe changyong, Tai‐Young Hur, Younghun Jung, Cho Yong il, Jae Gyu Yoo, 허윤희, 박소정, 이재식, Dawon Kang, Eung-Gi Kwon

Notice bibliographique

Revue동물자원연구 · 2014
Typearticle
Langueko
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilkingMastitisBacteriaBiologyRaw milkAutomatic milkingUdderSomatic cell countDairy cattleVeterinary medicineKlebsiella oxytocaQuarter (Canadian coin)StaphylococcusCoagulaseAnimal scienceMicrobiologyFood scienceMedicineStaphylococcus aureusIce calvingEscherichia coliLactationEnterobacteriaceaeGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of mastitis in diary cattle has been caused by genetic, physiological, managemental and environment factors accounted for the highest percentage of worldwide disease in dairy cattle. The purpose of this study was to analyze the occurrences and causative bacteria of subclinical mastitis in milking cows and also examine the distribution of bacteria in milk by isolating and identifying bacteria both in whole milk and quarter milk. 31.4% of the milking cows suffered subclinical mastitis, and 9.5% had it in terms of quarter milk. According to the results of analyzing bacteria in quarter milk of which somatic cell count (SCC) was over 500 thousand, 15 kinds of bacteria were isolated, and among them, Pantoea spp. formed the biggest part as 15.8%. From whole milk, 37 kinds of bacteria were identified, and among them, Klebsiella oxytoca showed the highest identification rate as 30.1%. According to the results of bacteria analyzed from the quarter milk of entire milking cows, 52 kinds of bacteria were identified. Among them, 17 kinds of Staphylococci were isolated, and CNS (Coagulase-Negative Staphylococci) formed a large part as 44.9%. The findings of this study showed that various kinds of bacteria were isolated from cows having subclinical mastitis; therefore, when managing specifications about milking or such, dairy farm will have to take proper action like performing sanitary control or counting somatic cells regularly in order to do their best for reducing mastitis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,284 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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