ESCORE DE CÉLULAS SOMÁTICAS E SUA RELAÇÃO COM OS COMPONENTES DO LEITE EM AMOSTRAS DE TANQUE NO ESTADO DO PARANÁ
Bibliographic record
Abstract
Programas de gerenciamento de rebanhos leiteiros têm utilizado o escore de células somáticas (ECS), auxiliando na avaliação da qualidade do leite, permitindo mensurar a prevalência da mastite no rebanho. ECS é resultado da transformação logarítmica da CCS. A presente pesquisa avaliou o comportamento do ECS e suas relações com os teores de gordura, proteína, lactose e sólidos totais do leite cru de amostras de tanques provenientes de indústrias de laticínios do Estado do Paraná, analisadas pelo Laboratório da Qualidade do Leite (LQL) da Associação Paranaense de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa (APCBRH), fruto do convênio com UFPR e McGill University. Foram analisadas 1.950.034 amostras de leite, obtidas no período de janeiro de 2005 a abril de 2012, em dez regiões do Estado. A CCS foi determinada por citometria de fluxo e a composição centesimal pela absorção diferencial de ondas infravermelhas. Altas CCS influenciam a composição do leite, afetando sua qualidade, alterando a permeabilidade dos vasos sanguíneos da glândula mamária e reduzindo a secreção dos componentes do leite sintetizados (proteína, gordura e lactose) pela ação direta dos patógenos ou de enzimas. As médias estimadas e desvios-padrão para CCST, ECS, % Gordura, % Proteína, % Lactose, % Sólidos Totais e Idade da Amostra em dias foram: 553 ± 545 (x 1.000 células/mL); 4,83 ± 1,52; 3,74 ± 0,69; 3,22 ± 0,27; 4,40 ± 0,23; 12,29 ± 0,85 e 2,98 ±1,57 respectivamente. Das amostras analisadas, 65,95% apresentaram escore cinco ou menos. As correlações de Pearson entre %gordura, %proteína, %lactose e %sólidos totais com ECS, mostraram forte evidência estatística (P<0,01), encontrando-se os seguintes valores: 0,207; 0,029; -0,420 e 0,039 respectivamente.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| 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".