Effets d’un protocole de traite incomplète en début de lactation sur la cétonémie, la prévalence d’hypercétonémie, et la variation de l’indice de l’état corporel
Bibliographic record
Abstract
L’hypercétonémie est une maladie métabolique réduisant la profitabilité des entreprises laitières. Restreindre la production lactée brièvement après le vêlage pourrait diminuer son incidence. Ce travail étudie l’impact d’un protocole de traite incomplète en début de lactation sur la cétonémie, l’hypercétonémie et la réduction d’indice de l’état corporel. Avant le vêlage, 838 vaches Holstein multipares provenant de 13 troupeaux laitiers à vocation commerciale ont été aléatoirement assignées à un protocole de traite complète ou incomplète (traite de 10 à 14 kg de lait par jour pour les cinq premiers jours en lait). Hebdomadairement, la concentration sanguine des β-hydroxybutyrates était mesurée durant les trois premières semaines de la lactation. Une concentration du β-hydroxybutyrate ≥ 1.4 mmol/L a été utilisée pour définir l’hypercétonémie. Puisque plusieurs évaluateurs ont noté les indices de l’état corporel et que l’accord inter-observateurs de son évolution dans le temps n’avait jamais été étudiée, une seconde étude a été réalisée pour l’estimer. Le protocole de traite incomplète a réduit la cétonémie pour la période 4-7 jours en lait et tend à la réduire pour la période 8-17 jours en lait. Ce même protocole a réduit significativement l’hypercétonémie pour les périodes 4-7 et 8-17 jours en lait. L’étude menée parallèlement à l’étude principale révélait un accord inter-observateurs acceptable pour la variation de l’indice de l’état corporel. Aucune différence au niveau de la variation de l’indice de l’état corporel en début de lactation n’a été notée entre les deux protocoles de traite. En conclusion, cette stratégie est efficace pour réduire la cétonémie et l’hypercétonémie en début de lactation.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".