Use of machine-learning and visualization techniques in the evaluation of factors affecting Milk Urea Nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
Studies suggest that milk urea nitrogen is influenced by multiple dietary and non-dietary factors; however most studies continue evaluating those effects independently. Further information is required in order to understand the properties, variations, and applicability of milk-nitrogen fractions by the producers. The objective of this study was to use machine-learning and visualization techniques in the investigation and evaluation of multiple factors altering milk urea nitrogen. Records from the Quebec Dairy Production Centre of Expertise (Valacta) were used in the analyses. After edits, the data consisted of 2,382,043 milk test-day and feeding composition records from Ayrshire, Brown Swiss, Holstein, and Jersey cows. Mean milk urea nitrogen varied across breeds (12.13 ± 3.71 mg/dL; 13.52 ± 3.82 mg/dL; 11.1 ± 3.43 mg/dL; and 13.78 ± 3.8 mg/dL in Ayrshire, Brown Swiss, Holstein, and Jersey, respectively) and across lactation (milk urea nitrogen concentrations increased with parity number). Decision-trees were generated to determine the attributes associated with milk urea nitrogen levels. Results indicated that the most significant variables altering milk urea nitrogen were milk-fat percentage, dietary crude protein, herd size, and somatic cell count. Milk-fat percentage and dietary crude protein appeared to interact with milk urea nitrogen over the entire lactation. Visualization techniques aided in the identification of changes in feeding practices. During early stages of lactation, producers tended to offer diets with high crude protein content. During medium and late stages of lactation, producers seemed to over-feed their cows, producing an increase in milk urea excretion. Apart from sub-optimal management practices, these results also point to higher feeding costs as well as potential increases in environmental emissions of nitrogen and ammonia.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».