Nutritional, managerial, physiological, and environmental factors affecting milk urea nitrogen in Quebec Holstein cows : a field trial
Notice bibliographique
Résumé
This trial was carried out in order to elucidate factors affecting milk urea nitrogen (MUN). Twenty-five herds were selected for MUN testing. Three sampling periods were chosen. The first occurred during the months of March and April, the second during July and August, and the third during November and December 1997. A total of 2,686 samples were collected and analyzed. Two different methods were employed for MUN analysis and were referred to as the Macdonald Campus method (MUN-MAC) and the Programme d'Analyse des Troupeaux Laitiers du Quebec method (MUN-P.A.T.L.Q.). The MUN-MAC consists of an enzymatic method while the P.A.T.L.Q. method is an infra-red method. Prior to initiation of the trial, the MUN-MAC method was validated and found suitable for use in this experiment. The results demonstrated that the factors which significantly contributed to the models were the ration's net energy of lactation, season, region, somatic cell count, total dry matter, neutral detergent fiber, non-structural carbohydrates, total fat, crude protein, protein to energy ratio, starch to protein ratio, parity and days in milk. (Abstract shortened by UMI.)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».