SOMATIC CELL SCORE IN BULK TANK MILK IN THE STATE OF PARANÁ
Bibliographic record
Abstract
Programas de gerenciamento de rebanhos leiteiros têm utilizado o escore de células somáticas (ECS) para registrar os valores médios da contagem de células somáticas (CCS). Trata-se da conversão da CCS em dez categorias, sendo utilizado desde 1983, auxiliando a avaliação da qualidade do leite, permitindo mensurar a prevalência da mastite no rebanho. A presente pesquisa avaliou o comportamento do ECS em amostras de leite de tanques provenientes de indústrias de laticínios do Estado do Paraná, analisadas pelo Laboratório de Análise da Qualidade do Leite (LQL) do Programa de Análise de Rebanhos Leiteiros do Paraná (PARLPR) da Associação Paranaense de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa (APCBRH), fruto do convênio entre UFPR, McGill University e APCBRH. Foram analisadas 1.950.034 amostras de leite de tanques, obtidas no período de janeiro de 2005 a abril de 2012, em dez regiões do Estado. Os efeitos de meio, entre eles, mês e ano de análise, região e idade da amostra foram estudados. Estimaram-se os componentes de variância para a característica e analisou-se a distribuição das amostras nas classes de ECS. A média estimada e desvio-padrão do ECS foi de 4,83 ± 1,52. Todos os efeitos incluídos no modelo foram significativos (P<0,01). Ocorreram variações do ECS entre os meses de análise, destacando-se maior média para o mês de fevereiro (4,87). Da mesma forma, o ano de análise apresentou variações significativas, em que a maior média ocorreu no ano de 2010 (4,85 ± 0,0031). Ocorreram significativas variações também entre regiões, em que a maior média e seu erro-padrão foi de 5,28 ± 0,0023 (Centro Sul – Guarapuava). O efeito de idade da amostra apresentou redução de 4,75 para 4,66 do primeiro ao quinto dia. Das amostras analisadas, 65,95% apresentaram escore cinco ou mais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".