Internet data services from maritime quality milk: tools for tracking milk quality
Notice bibliographique
Résumé
Milk quality monitoring has been an important aspect of public health programs for more than 50 years. Bulk tank milk samples are typically collected on dairy farms at every tanker truck pickup. Information generated from samples is not fully exploited to aid the producer in managing their herds. There is often a gap between generation of the data and communication of the information to make decisions and improvements on dairy farms. In a recent project, consumer complaints were decreased by half when milk was sourced from farms meeting a higher bacteriologic and bulk tank somatic cell count standard. During that project we determined that dairy producers were not efficiently using milk quality data generated through the regulatory system. This may be because the data was not in a format that could be quickly and easily understood. Subsequently, Maritime Quality Milk began providing value-added graphical analysis of milk quality and component parameters for producers in the Eastern Canadian provinces of Prince Edward Island, Nova Scotia and New Brunswick. Producers are able to look at quality results in real time or they can control the level of monitoring effort expended by setting email device notification filters. Using these systems, farmers are alerted only when test performance have gone outside the parameters that they have set. More recently, one processor has begun using the system to provide real-time alerts to producers regarding quality targets they must achieve on a monthly basis to qualify for quarterly bonuses. In 2011, focus groups were conducted to understand the industry needs, barriers to use and set development priorities.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».