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Enregistrement W4247807976 · doi:10.13031/2013.11607

MONITORING OF QUARTER HEALTH STATUS BY PERIODIC MILK CONDUCTIVITY MEASUREMENT: A USEFUL MANAGEMENT TOOL IN DAIRY HERDS

2013· article· en· W4247807976 sur OpenAlexaboutno aff
K. Barth and H. Worstorff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerdMilkingSomatic cell countUdderMastitisCalifornia mastitis testQuarter (Canadian coin)Animal scienceVeterinary medicineMedicineBiologyLactationGeographyIce calvingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From September 2000 to July 2001 foremilk electrical conductivity (EC) was measured monthlyin 3 herds with 46, 60 and 350 milking cows, respectively. The bulk milk somatic cell count waslower than 200,000 cells per ml. A total of 16,606 quarter EC readings were taken on foremilkprior to the udder cleaning routine with a handheld conductometer. Clots and other indicators ofabnormal milk were visually detected on a black plate connected to the conductometer. Everythree months quarter foremilk was sampled for cyto-bacteriological analysis. A total of 675, 614and 4,545 samples was collected in herds A, B and C, respectively. In herds A and B, acomparison between California-Mastitis-Test (CMT) and EC was made based on the same milksamples. Results of cyto-bacteriological analyses were classified according to the standards formastitis classification of the German Veterinarian Society (over 100,000 somatic cells per ml milkand a positive bacteriological result indicates mastitis). As expected, CMT showed more affectedquarters than EC measurement, i. e. 89 % and 74 % of all mastitis quarters, respectively. On theother hand, EC measurement has some advantage over CMT: simpler handling, no chemicalsneeded, and objective numeric results obtained. In addition, EC readings and reading changes percow and quarter can be graphically evaluated, as well as herd averages. As observed in ourinvestigation, this might be a useful additional management tool especially in larger herds.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2013
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