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Enregistrement W7161938231 · doi:10.82308/34769

The effect of milking system on milk production and quality in Québec dairy herds

2018· dissertation· en· W7161938231 sur OpenAlexaboutno aff
Alireza Lotfi Abardeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilk productionAnimal productionHerdMilkingMilk fat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cette étude était d’investiguer l’effet de système de traite (systèmes de traite automatisée versus salle de traite et/ou « Lactoduc ») sur la production et la qualité du lait dans les troupeaux laitiers du Québec. La quantité de lait produite (kg par lactation), le lait corrigé, la matière grasse (kg) et la protéine (kg) ont été analysés en tant qu’indicateurs de production, tandis que le score de cellules somatiques moyen pour la lactation a été analysé comme un indicateur de qualité. Pour ce faire, nous avons analysé les données de 67,440 lactations, pour 48,018 animaux, provenant de 1 065 troupeaux (712 « Lactoduc », 216 salons de traite, 137 systèmes robotisés). Les données provenaient de onze régions du Québec et incluaient quatre parités pour chacune des races Holstein (84 %), Ayrshire (10 %), Jersey (5 %) et Suisse Brune (1 %). Le modèle d’analyse statistique comprenait le système de traite, la race, la parité, l’année de vêlage et la région géographique du Québec comme effets fixes, ainsi que le troupeau, imbriqué dans la région et le système de traite, comme effet aléatoire. Les interactions race x parité et système de traite x parité ont été significatives pour tous les modèles de production, de même que l’interaction système de traite x race, sauf dans le cas de la production de matière grasse. L’interaction système de traite x race x parité a été significative seulement pour le score de cellules somatiques moyen.Pour ce qui est de l’effet du système de traite, tous les caractères de production ont augmenté avec la parité (la majorité des augmentations étant significatives). Au sein des races, les résultats ont révélé chez les Holstein traites avec des systèmes robotisés des indicateurs de production supérieurs à ceux des Holstein traites dans l’un des deux systèmes de traite dits conventionnels, à l’exception de la production de matière grasse, pour laquelle la différence avec les salons de traite n’était pas significative. La seule autre comparaison significative au sein d’une race retrouve chez la Jersey, où la production de lait par lactation était supérieure pour la traite robotisée comparativement au Lactoduc. Le score de cellules somatiques moyen pour la lactation tendait à augmenter avec la parité, chez les Holstein, pour tous les systèmes de traite, mais seulement pour les parités 1 à 3. Ces différences entre les parités n’ont pas été observées pour les autres races, peu importe le système de traite. En fait, pour les sujets Jersey traits par des systèmes robotisés, les différences entre les moindres carrés semblaient au contraire diminuer avec l’augmentation de la parité. Bien que les moyennes obtenues par la méthode des moindres carrés tendaient à être légèrement plus élevées chez les systèmes de traite robotisée (par rapport aux systèmes conventionnels), aucune différence significative n’a été démontrée parmi les combinaisons de race et parité. Les résultats pour les données de la Holstein (qui formaient la grande majorité des données) semblent indiquer que les systèmes de traite robotisée peuvent amener une production plus élevée que les systèmes de traite dits conventionnels, sans nécessairement compromettre la qualité du lait.

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)0,004
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,253 · 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
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Résumé présentoui

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