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Enregistrement W7058431869

MONITORING UDDER HEALTH AND MILK HYGIENE ON-FARM USING QUICK SCREENING METHODS

2018· article· en· W7058431869 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGoce Delchev University Repository (Goce Delčev University of Štip) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUdderLactationHerdCalifornia mastitis testMastitisIce calvingHygieneQuarter (Canadian coin)Milk production
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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