Effet d'un traitement intra-utérin de céphapirine sur les performances en reproduction des vaches laitières
Bibliographic record
Abstract
La reproduction est un pilier majeur de la productivité des fermes laitières. Dans ce contexte, il est pertinent d’identifier à l’avance les animaux à risque d’avoir des performances en reproduction sous-optimales, surtout si un traitement efficace est disponible pour améliorer ces performances. Les endométrites clinique et subclinique sont des conditions définies selon leur impact sur les performances en reproduction subséquentes et donc, des outils très intéressants de surveillance de la santé utérine. Le premier objectif de cette étude était de déterminer simultanément des seuils diagnostiques pour les endométrites clinique (diagnostiquée par le Metricheck) et subclinique (diagnostiquée par la cytologie endométriale ou par l’estérase leucocytaire) selon leur impact sur les performances en reproduction à la première saillie. L’écoulement vaginal purulent a été identifié comme seuil pour l’endométrite clinique, alors que les seuils identifiés pour l’endométrite subclinique ont été un pourcentage de polymorphonucléaires de 6% à la cytologie et une « forte quantité de leucocytes » à l’estérase leucocytaire. Le second objectif de l’étude était d’évaluer l’effet d’un traitement intra-utérin de céphapirine sur les performances à la première saillie des animaux sains et atteints d’endométrite. Aucun effet du traitement n’a été observé chez les vaches saines ou atteintes d’endométrite clinique, alors qu’une tendance à l’amélioration des performances a été associée au traitement chez celles atteintes d’endométrite subclinique. L’anovulation post-partum prolongée pourrait altérer l’efficacité du traitement de céphapirine, surtout chez les vaches atteintes d’endométrite clinique.
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) | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".