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J-GLOBAL ID:202102237997219118   整理番号:21A0022607

異なる階層管理レベルにおける休 fallストックのモニタリングの強化:異なる夫,人口統計および気候形質を持つ地域からの乳牛に関する説明【JST・京大機械翻訳】

Enhancing the monitoring of fallen stock at different hierarchical administrative levels: an illustration on dairy cattle from regions with distinct husbandry, demographical and climate traits
著者 (11件):
資料名:
巻: 16  号:ページ: 1-13  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7454A  ISSN: 1746-6148  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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家畜からの非特異的データの自動収集は,データマイニングと時系列分析の技術と組み合わせて,動物健康症候群監視(AHSyS)の開発を促進する。AHSySアプローチの例は,ウシの落下ストックのモニタリングに関連する。完全なシンドローム監視システムの機械の一部を強化するために,本研究は,異なる階層的管理レベルでの近実時間多重死亡率パターンにおけるモデリングのための新しい方法を開発した。その機能性を例証するために,このシステムを,異なる個体群統計学,畜産,および気候条件を有する2つのスペイン地域で採取した乳牛の死亡率データに適用した。プロセスは,2006年1月から2013年12月までの2つの地域にわたって,異なる階層的管理レベルで,秋の乳牛の毎週の計数のパターンを分析し,1月~2014年および6月~2015年の間のそれぞれの予想数を予測した。予測データと比較して,従来の95%予測間隔の上限を超えた落下乳牛の数は死亡率ピークとして同定された。本研究では,階層的時系列と自己回帰統合移動平均モデル(ARIMA)を組み合わせた動的システムを提案した。また,これらのARIMAモデルは,地域,省,郡レベル(空間凝集)における毎週の死亡率と検出異常のプロファイルを記述する傾向と季節性を含む。モデルパラメータに適合するソフトウェアをR統計的パッケージを用いて構築した。本研究は,異なる地理的集約のための転倒ストックデータをモニタする新しいツールを構築し,健康問題の早期警戒信号を生成する手段として役立つ。この手法は,類似の階層構造を共有する他のタイプの動物健康データに適応できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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牛 
引用文献 (56件):

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