Analyse de la fertilité des vaches laitières Holstein «Repeat Breeder»
Bibliographic record
Abstract
L’importance de la problématique des vaches laitières non gestantes avec multiples inséminations (› 3) communément appelées « Repeat Breeder » (RB), au Québec, repose sur deux facteurs: son incidence et son impact économique. Actuellement, l’incidence du syndrome RB au Québec est de ± 25% (Rapport annuel, juin 2008, www.dsahr.ca). Les pertes monétaires associées à ce problème proviennent des frais vétérinaires et d’insémination, de la diminution de productivité ainsi que des pertes en lien avec la réforme involontaire. Afin d’avoir de meilleures connaissances sur ce syndrome, nous devons connaître les facteurs de risques généraux impliqués et ensuite explorer la condition individuelle de ces vaches problèmes. Dans la première partie de ce mémoire, une banque de données informatisées répertoriant 418 383 lactations fut analysée. L’objectif de ce projet de recherche était d’évaluer l’impact des problèmes reproducteurs post-partum et l’effet du nombre de lactations comme facteurs de risques de la vache Repeat Breeder. L’analyse a permis d’établir la dystocie comme étant la condition ayant le plus de conséquences sur la fertilité future. D’autres facteurs de risques à savoir le nombre de lactations influencent le pronostic reproducteur. La deuxième partie de ce mémoire consistait à explorer, à l’aide d’outils cliniques, la condition individuelle des vaches RB. Une étude cohorte fut menée sur des vaches Holstein en fin de période d’attente volontaire au jour 7 du cycle oestral. Les tests cliniques étudiés furent la vaginoscopie, l’examen transrectal, l’ultrasonographie du système reproducteur, la présence d’estérases leucocytaires, la bactériologie et la biochimie du liquide utérin, la cytologie endométriale et le profil de progestérone sérique. Les résultats de ces tests cliniques dévoilent que l’examen bactériologique du liquide utérin est révélateur du statut reproducteur futur.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".