MONITORING UDDER HEALTH AND MILK HYGIENE ON-FARM USING QUICK SCREENING METHODS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper the use of on-farm screening methods for monitoring udder health and milk quality are discussed. Special attention was given to the evaluation of the usefulness of California mastitis test (CMT) as quick field screening test for detection of udder quarters with an intra-mammary infections caused by major mastitis pathogens. Application of CMT in dairy herd health management in period of early lactation is illustrated through the two years cross sectional study that was carried out to screening the quarter milk samples with abnormal milk secretion (AMS) and using of microbiological culture for detection of inframammary infections (IMI). The quarter milk samples were obtained in two periods of early lactation: the period from calving until 21st day in lactation and period from 22nd to 42nd day in lactation. The quarter level prevalence of AMS and IMI in the first 21 days in lactation was 5.33% and 4.03%, and up to the 42 days in lactation the prevalence of AMS and IMI was 5.45% and 4.38%, respectively. The prevalence of AMS and IMI from udder quarters that show a positive reaction on CMT in the first 21 days in lactation was 56.96 and 55.42; and 55.42 and 44.58 in the period from 22nd to 42nd day in lactation, respectively. The results indicated that positive CMT reaction in early lactation may be a good indicator for IMI; there was a significant association between the frequency of isolation of major pathogens and the CMT score in milk samples obtained in the period of early lactation (Pearson’s χ2=240.031, df=9, P<0.001).
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle