Evaluation of the Relationship between Claw Disorders and Productivity in Dairy Cattle
Bibliographic record
Abstract
Šlubavimas – tai skausminga ir gyvūnų gerovę pažeidžianti būklė. Mokslinio darbo tikslas: įvertinti pieninio tipo galvijų nagų ligų ir produktyvumo ryšį, pasitelkiant bandos valdymo sistemos duomenis. Mokslinis tyrimas buvo atliekamas 2024 metais nuo balandžio mėn. iki rugpjūčio mėn. pieninių galvijų X ūkyje. Ūkyje laikoma iš viso pieninių galvijų 1556, tyrimo metu 648 karvės buvo melžiamos. Analizei naudota bandos valdymo sistema „De Laval DelPro FarmManager 6.13“. Duomenys rinkti statistinei analizei : vidutinis individualios karvės primilžis, galvijo duomenys. Iš Všį „Pieno tyrimai“ buvo gauti laktozės, baltymų, riebalų ir somatinių ląstelių skaičiaus (SLS) rezultatai. Duomenys rinkti du kartus: karvei pasireiškus klinikiniams požymiams ir praėjus 4 savaitėms po gydymo. Pieno R:B santykis gautas riebalų kiekį padalinus iš baltymų kiekio. Tyrimui buvo atrinktos karvės, kurioms kasdieninės apžiūros metu nustatytas šlubavimas, bent 3 savaites iki tyrimo nebuvo nustatyta jokių ligų ir nebuvo paskirtas veterinarinis gydymas. Atlikus analizę nustatyta, kad labiausiai nagų ligoms imlios 2–3 laktacijos karvės. Dažniausiai fiksuotos ligos: pado opa ir Mortellaro liga. Pieno kiekis statistiškai reikšmingai krito pasireiškus nagų ligų simptomams – 12,31kg/d (p < 0,001). Vertinant pieno primilžio kritimą atskirų ligų atvejais, visų ligų metu pieno kiekis mažėjo, tačiau didžiausias kritimas fiksuotas tarpupirščio puvinio metu (p < 0,05). Pasireiškus nagų ligoms, laktozės sumažėjo 0,92 proc. (p < 0,05), baltymai 0,68 proc. (p < 0,001). Analizuojant skirtingų ligų atvejais, laktozės ir baltymų atžvilgiu, rodiklių pokyčiai buvo statistiškai reikšmingi (p < 0,05). Tiriant riebalų kiekio pokytį, nenustatyta statistiškai reikšmingų pokyčių. R:B santykio analizė parodė, kad sergant nagų ligomis, R:B santykis kinta statistiškai reikšmingai (p < 0,001), R:B santykis 0,31 (±0,05) didesnis nustačius nagų ligas. SLS pokytis parodė stiprų statistinį reikšmingumą (p < 0,001) pasireiškus nagų ligoms, tai reiškia, kad pasireiškus nagų ligoms, SLS kiekis padidėja piene 4,4 karto. Analizuojant kitų ligų atvejais, SLS pokytis statistiškai reikšmingas tik pado opos atveju, SLS kiekis piene padidėjo 552 tūkst./ml (±200) (p < 0,05).
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| 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".