Contagem de células somáticas em amostras de leite
Bibliographic record
Abstract
Objetivou-se neste trabalho avaliar os fatores que influenciam a contagem de células somáticas (CCS) em amostras de leite de tanques e analisar a distribuição destas amostras nas classes de escore de células somáticas (ECS). Foram analisadas 257.540 amostras de leite de tanques, provenientes de 32.590 rebanhos de 18 indústrias de laticínios, localizadas nos Estados de Santa Catarina, Paraná e São Paulo, associadas ao Programa de Análise de Rebanhos Leiteiros do Paraná (PARLPR) da Associação Paranaense de Criadores de Bovinos da Raça Holandesa (APCBRH), no período de janeiro de 1999 a novembro de 2001. Empregou-se o procedimento PROC GLM, do SAS, para o estudo dos seguintes efeitos: micro-região, ano e mês de análise, idade da amostra e rebanho. A média e o desvio-padrão amostral para a CCS foram de 486.812 e 401.547 células/mL, respectivamente. Todos os efeitos incluídos no modelo foram significativos sobre a CCS. Houve grande variação da CCS entre as micro-regiões, sendo a maior e menor médias ajustadas para CCS de 602.000 e 242.000 células/mL, respectivamente. No ano de 2001, foi observada a maior média para a CCS (483.000 células/mL). A maior média de CCS foi observada no mês de janeiro (497.000 células/mL) e a menor no mês de setembro (442.000 células/mL). O efeito de idade da amostra mostrou redução da CCS até o quarto dia e, a partir do sétimo dia, as médias sofreram grandes variações. Das amostras analisadas, 64,6% apresentaram escore cinco ou maior.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".