Avaliação da contagem de células somáticas na primeira lactação de vacas holandesas no dia do controle mensal
Bibliographic record
Abstract
Avaliaram-se a contagem (CCS) e o escore (ECS) de células somáticas de vacas holandesas primíparas no dia do controle e a influência de causas não-genéticas sobre a presença de células somáticas no leite. Foram obtidas 172.304 amostras de leite de vacas holandesas primíparas no dia do controle, coletadas no período de jan/93 a dez/98 pelo Programa de Análises de Rebanhos Leiteiros do Paraná (PARLPR). As variáveis fixas consideradas foram região (bacia leiteira), número de ordenhas (2x ou 3x/Nordenha), dias em lactação (5 a 450/Dialac), idade da vaca, em meses (20 a 40/Idames), mês de controle (jan. a dez./Mescon) e idade da amostra, em dias (0 a 15/Diaana). Os efeitos aleatórios foram rebanho (região), vaca e resíduo. Os dados foram analisados por REML, sob modelo misto, por meio da estrutura estatística Spatial Power [sp(pow)]. As médias não ajustadas, para CCS (x1000 cel/mL) e ECS, segundo o ano de parto, variaram de 400,245±468,558 e 3,55±0,82 (1993) a 241,360±514,969 e 2,41±1,35 (1998), respectivamente. As variáveis DIALAC, IDADE, MESCON e DIALEI foram importantes fontes de variação e devem ser consideradas na avaliação da CCS e do ECS. As altas correlações fenotípicas estimadas entre dias consecutivos da produção de leite (0,9591 a 0,9653, para CCS, e 0,9632 e 0,9813, para ECS) permitem o estabelecimento de práticas de rotina que podem contribuir para a redução da incidência de mastite clínicas e/ou subclínica.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".