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Enregistrement W7132792886

Evaluation of the Relationship between Claw Disorders and Productivity in Dairy Cattle

2025· dissertation· lt· W7132792886 sur OpenAlexaboutno aff
Indrė Naglytė

Notice bibliographique

RevueLithuanian University of Health Sciences · 2025
Typedissertation
Languelt
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDairy cattleProductivityMilk productionPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Šlubavimas – tai skausminga ir gyvūnų gerovę pažeidžianti būklė. Mokslinio darbo tikslas: įvertinti pieninio tipo galvijų nagų ligų ir produktyvumo ryšį, pasitelkiant bandos valdymo sistemos duomenis. Mokslinis tyrimas buvo atliekamas 2024 metais nuo balandžio mėn. iki rugpjūčio mėn. pieninių galvijų X ūkyje. Ūkyje laikoma iš viso pieninių galvijų 1556, tyrimo metu 648 karvės buvo melžiamos. Analizei naudota bandos valdymo sistema „De Laval DelPro FarmManager 6.13“. Duomenys rinkti statistinei analizei : vidutinis individualios karvės primilžis, galvijo duomenys. Iš Všį „Pieno tyrimai“ buvo gauti laktozės, baltymų, riebalų ir somatinių ląstelių skaičiaus (SLS) rezultatai. Duomenys rinkti du kartus: karvei pasireiškus klinikiniams požymiams ir praėjus 4 savaitėms po gydymo. Pieno R:B santykis gautas riebalų kiekį padalinus iš baltymų kiekio. Tyrimui buvo atrinktos karvės, kurioms kasdieninės apžiūros metu nustatytas šlubavimas, bent 3 savaites iki tyrimo nebuvo nustatyta jokių ligų ir nebuvo paskirtas veterinarinis gydymas. Atlikus analizę nustatyta, kad labiausiai nagų ligoms imlios 2–3 laktacijos karvės. Dažniausiai fiksuotos ligos: pado opa ir Mortellaro liga. Pieno kiekis statistiškai reikšmingai krito pasireiškus nagų ligų simptomams – 12,31kg/d (p < 0,001). Vertinant pieno primilžio kritimą atskirų ligų atvejais, visų ligų metu pieno kiekis mažėjo, tačiau didžiausias kritimas fiksuotas tarpupirščio puvinio metu (p < 0,05). Pasireiškus nagų ligoms, laktozės sumažėjo 0,92 proc. (p < 0,05), baltymai 0,68 proc. (p < 0,001). Analizuojant skirtingų ligų atvejais, laktozės ir baltymų atžvilgiu, rodiklių pokyčiai buvo statistiškai reikšmingi (p < 0,05). Tiriant riebalų kiekio pokytį, nenustatyta statistiškai reikšmingų pokyčių. R:B santykio analizė parodė, kad sergant nagų ligomis, R:B santykis kinta statistiškai reikšmingai (p < 0,001), R:B santykis 0,31 (±0,05) didesnis nustačius nagų ligas. SLS pokytis parodė stiprų statistinį reikšmingumą (p < 0,001) pasireiškus nagų ligoms, tai reiškia, kad pasireiškus nagų ligoms, SLS kiekis padidėja piene 4,4 karto. Analizuojant kitų ligų atvejais, SLS pokytis statistiškai reikšmingas tik pado opos atveju, SLS kiekis piene padidėjo 552 tūkst./ml (±200) (p < 0,05).

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2025
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