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Enregistrement W4388475173 · doi:10.3920/9789086867424_033

A coordinated udder health training strategy in Quebec, Canada

2011· book-chapter· en· W4388475173 sur OpenAlexaboutno aff
Hugo Poirier, J. Durocher, R. Lacroix, J. Carrier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUdderMedicineBusinessTrainerAnimal healthMedical educationVeterinary medicineMastitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An udder health training program was developed to integrate the roles of veterinarians, farm advisors and dairy producers in a team approach to improving udder health in Quebec, The program, inspired by the Dutch Udder Health Center’ (UGCN) program, was a collaboration of the Quebec Association of Bovine Practitioners (AMVPQ), Valacta, the Canadian Bovine Mastitis Research Network, the Faculty of Veterinary Medicine-University of Montreal and the Dairy Producers Federation of Quebec. Three levels of training workshops for veterinarians, for farm advisors and for producers were conducted from April 2009 to April 2010. Bovine practitioners and local Valacta farm advisors collaborated to deliver producer workshops. The UGCN training kit was adapted in cooperation with UGCN to produce the TACTIC Udder Health Kit for Canadian conditions. TACTIC and USB memory devices with printable udder health evaluation, planning and technical information tools for use on-farm were distributed to practitioners. Half of Quebec bovine practitioners participated in advanced workshops and received TACTIC. Next, 95% of Valacta advisors received training with an adapted version of the kit, and 30% of Quebec dairy producers attended fee-based workshops team-led by local veterinary practitioners and Valacta advisors. Strengths of this strategy were: (1) clear identification of the complimentary roles and harmonization of the core messages; (2) wide dissemination of practical materials; (3) involvement of local advisors in farmer training; and (4) adaption of farmer training to local farm conditions using animal health and milk recording data.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,152 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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