Fatores de risco para mastite subclínica em vacas leiteiras
Bibliographic record
Abstract
Os fatores de risco para mastite subclínica (CCS > 200.000 células/ml) foram estudados em 2.657 vacas, de 24 rebanhos de Minas Gerais. Cada rebanho foi visitado três vezes entre novembro de 2005 e junho de 2006. Amostras de leite (n=3.987) de vacas em lactação foram examinadas para contagem de células somáticas (CCS), e um questionário foi aplicado para obtenção de dados dos animais e do manejo do rebanho. Os valores para a média, mediana e desvio-padrão da CCS foram 608.000, 219.000 e 967.000 células/ml, respectivamente. Os fatores de risco para mastite subclínica foram: animais com a base do úbere junto ou abaixo do jarrete, rachaduras ou fissuras nas partes de borracha do equipamento de ordenha, inadequação das teteiras, deficiência de limpeza dos pulsadores, falta de treinamento dos ordenhadores, não-utilização de diagnóstico microbiológico para mastite, imersão do conjunto de teteiras em solução desinfetante entre a ordenha de animais distintos, e inserção total da cânula de antibiótico nos tetos na secagem da vaca. A alta variação da CCS (608.000± 967.000 células/ml) sugere que outros fatores, como o número de quartos mamários infectados e os patógenos envolvidos, podem ter influenciado os resultados. A metodologia utilizada não permitiu identificar todos os fatores que poderiam aumentar a CCS. Contudo, os resultados são úteis para aprimorar os programas de controle da mastite.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".