JDS_Supplementary_Tables_Touil_et_al._Reticuloruminal_pH_and_Subacute_Ruminal_Acidosis_prediction.pdf
Notice bibliographique
Résumé
The prolonged occurrence of low reticuloruminal pH (rpH) can lead to subacute ruminal acidosis (SARA), a condition detrimental to cow health and costly for the dairy industry. This research project aims to predict rpH and SARA by utilizing artificial intelligence (AI) applied to Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) spectra derived from routine Dairy Herd Improvement (DHI) milk analyses of individual cows.In this research, 107 multiparous Holstein cows from 12 commercial farms in Québec, Canada, were selected. The rpH of these cows was continuously monitored for 150 days using wireless boluses. Concurrently, 1,744 individual milk samples were collected, with 872 samples taken in the morning (AM) and 872 in the afternoon (PM). These samples were analyzed to obtain FTIR spectra.The FTIR spectra and rpH data were merged to form three equally balanced datasets for AI model development: one containing AM samples, one with PM samples, and a combined dataset of both AM and PM samples, each comprising 872 samples. Various spectral pre-processing methods were evaluated, including the first derivative and filtering with three different sets of spectra.Several AI algorithms were employed to predict rpH and SARA, including partial least squares (PLS), random forest (RF), and gradient boosting (GB). In total, 36 different models were developed and evaluated for their prediction performance using three cross-validation (CV) methods: classic 15-fold, leave-one-farm-out (LOFO), and leave-cows-out (LCO) CV.For rpH prediction, classic CV yielded the highest performance, with median R² values of 0.26 for the AM dataset, 0.24 for the PM dataset, and 0.26 for the combined AM/PM dataset. However, these results are likely overly optimistic, as models evaluated with LOFO or LCO CV did not exceed R² values of 0.08.In contrast, SARA prediction showed more promising results. The best models evaluated using classic CV achieved accuracies of 72% for the AM dataset, 72% for the PM dataset, and 71% for the combined AM/PM dataset. Performance achieved using LOFO and LCO CV methods were comparable to the classic CV, with accuracies of 73%, 79%, and 72% for LOFO, and 71%, 70%, and 75% for LCO, for the AM, PM, and combined datasets, respectively.These findings suggest that while rpH prediction from FTIR spectra is not feasible, SARA can be predicted with over 70% accuracy using routine DHI milk samples of individual cows. This research highlights the potential of AI and FTIR spectroscopy in enhancing the management of cow health and improving economic outcomes in the dairy industry.
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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 | 0,002 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,741 | 0,211 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».