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Enregistrement W7126350331

Evaluación de la limpieza corporal en vacas lecheras como indicador de bienestar animal y su relación sobre la presentación de mastitis subclínica en un hato de la sabana de Bogotá

2010· other· es· W7126350331 sur OpenAlexaboutno aff
Felipe Andres Larrota Garcia

Notice bibliographique

RevueCiencia Unisalle (Universidad de La Salle) · 2010
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisWithersAnimal healthDisease prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Con el propósito de realizar una evaluación la limpieza corporal en vacas lecheras como indicador de bienestar animal y su relación sobre la presentación de mastitis subclínica en un hato de la sabana de Bogotá; se efectuó un análisis mediante observaciones físicas individuales a los animales de niveles de limpieza corporal en ubre, miembros traseros y flancos. El sistema productivo fue visitado entre noviembre 2008 y abril 2009. Se evaluaron 20 vacas lecheras, escogidas de acuerdo a su nivel de limpieza corporal, mediante observación directa en la sala de ordeño. El nivel de limpieza corporal o grado de suciedad se clasificó en una escala de (1=Muy limpia a 4=Muy sucia). Durante el ordeño a las vacas seleccionadas se les tomaba las muestras de leche y se realizaron los siguientes análisis: CMT, recuento de células somáticas (DCC de Laval®) y pruebas en el laboratorio para la identificación de microorganismos que inciden en la mastitis. Las observaciones recopiladas fueron ingresadas a una planilla electrónica del programa Microsoft® Excel XP. El análisis estadístico de los datos se realizó por medio del programa estadístico SPSS 10.0 aplicando un modelo de regresión logística paso a paso, donde se utilizaron pruebas de chi cuadrado, pruebas t y correlación de Pearson, según correspondiera; para determinar las diferencias estadísticamente significativas para cada variable. Se realizó un estimación lineal en relación del RCS y los niveles de limpieza corporal. Se encontró que los niveles de limpieza corporal presentaron diferencias significativas (p

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,282 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
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