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Enregistrement W807433607 · doi:10.71781/3502

Prédiction de la violation d’un seuil de 400 000 cellules/mL au réservoir de lait à l’aide du portrait et de la dynamique de santé du pis des troupeaux laitiers québécois

2014· dissertation· fr· W807433607 sur OpenAlexaboutno aff
Véronique Fauteux

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesDictionArtPhysicsBiologyMedicineLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avec la mise en place de la nouvelle limite maximale de 400 000 cellules somatiques par millilitres de lait (c/mL) au réservoir, le mois d’août 2012 a marqué une étape importante en termes de qualité du lait pour les producteurs de bovins laitiers du Canada. L’objectif de cette étude consistait en l’établissement d’un modèle de prédiction de la violation de cette limite au réservoir à l’aide des données individuelles et mensuelles de comptages en cellules somatiques (CCS) obtenues au contrôle laitier des mois précédents. Une banque de donnée DSA comprenant 924 troupeaux de laitiers québécois, en 2008, a été utilisée pour construire un modèle de régression logistique, adapté pour les mesures répétées, de la probabilité d’excéder 400 000 c/mL au réservoir. Le modèle final comprend 6 variables : le pointage linéaire moyen au test précédent, la proportion de CCS > 500 000 c/mL au test précédent, la production annuelle moyenne de lait par vache par jour, le nombre de jours en lait moyen (JEL) au test précédent ainsi que les proportions de vaches saines et de vaches infectées de manière chronique au test précédant. Le modèle montre une excellente discrimination entre les troupeaux qui excèdent ou n’excèdent pas la limite lors d’un test et pourrait être aisément utilisé comme outil supplémentaire de gestion de la santé mammaire à la ferme.

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)0,003
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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