LCE: An Augmented Combination of Bagging and Boosting in Python

lcensemble is a high-performing, scalable and user-friendly Python package for the general tasks of classification and regression. The package implements Local Cascade Ensemble (LCE), a machine learning method that further enhances the prediction performance of the current state-of-the-art methods Random Forest and XGBoost. LCE combines their strengths and adopts a complementary diversification approach to obtain a better generalizing predictor. The package is compatible with scikit-learn, therefore it can interact with scikit-learn pipelines and model selection tools. It is distributed under the Apache 2.0 license, and its source code is available at https://github.com/LocalCascadeEnsemble/LCE

A milk urea model to better assess nitrogen excretion and feeding practice in dairy systems

A milk urea model to better assess nitrogen excretion and feeding practice in dairy systems. 20. Nitrogen Worksho

Système d'élevage, un concept pour raisonner les transformations de l'élevage

Le concept de «système d’élevage» a été développé pour rendre compte et modéliser des interactions entre dimensions humaines et dimensions biotechniques de l’activité d’élevage. Après avoir rappelé l’origine et les bases des approches intégrées de l’élevage, et les applications centrées sur les liens décisions-pratiques-performances de troupeau, nous montrons comment ce concept évolue pour traiter des transformations de l’élevage, tant des attentes des éleveurs (pour un travail maîtrisé) que celles de la société (pour un plus grand respect de l’environnement). La problématique du développement durable appelle un renouvellement des approches des systèmes d’élevage vers l’étude des capacités adaptatives des systèmes socio-écologiques à l’échelle de territoires

XPM: An explainable-by-design pattern-based estrus detection approach to improve resource use in dairy farms

International audienceA powerful automatic detection of estrus, the only period when the cow is susceptible to pregnancy, is a key driver to help farmers with reproduction management and subsequently to improve milk production resource use in dairy farms. Automatic solutions to detect both types of estrus (behavioral and silent estrus) based on the combination of affordable phenotyping data (activity, body temperature) exist, but they do not provide faithful explanations to support their alerts and in ways that farmers can understand based on the behaviors they could observe in animals. In this paper, we first propose XPM, a novel pattern-based classifier to detect both types of estrus with real-world affordable sensor data (activity, body temperature) which supports its predictions with perfectly faithful explanations. Then, we show that our approach performs better than a commercial reference in estrus detection, driven by the detection of silent estrus. Finally, we present the explainability of our solution which stems from the communication to the farmers the presence and/or absence of a limited number of patterns determinant of estrus detection, therefore reducing solution mistrust and supporting farmers' decision-making

Caractérisation phénotypique des vaches laitières portant l'haplotype " fertil+/+ " ou " fertil-/- " pour un QTL de fertilité femelle situé sur le chromosome 3

Au cours de ces dernières années, la fertilité des vaches laitières hautes productrices a fortement diminué, notamment en race Prim'Holstein. Cette baisse de fertilité est en partie liée à une intense sélection de la productivité laitière. Des études réalisées par des généticiens ont mis en évidence plusieurs QTLs (Quantitative Trait Locus) de fertilité femelle chez la vache laitière. Nous avons choisi d'étudier des vaches laitières homozygotes à l'haplotype favorable "fertil+/+" ou défavorable "fertil-/-" pour un QTL de fertilité femelle situé sur le chromosome 3 (QTL-Fert-F-BTA3), ce QTL étant impliqué dans les échecs précoces de la gestation. Plusieurs paramètres ont été étudiés sur quarante cinq génisses puis sur quarante et une vaches en première lactation. Nous avons observé que les primipares "fertil-/-" ont perdu plus de poids que les primipares "fertil+/+" dans les sept premières semaines après vêlage. Dans cette même période, la production laitière ainsi que l'ingéré alimentaire des primipares "fertil-/-" ont été inférieurs à ceux des primipares "fertil+/+". Grâce aux profils de progestérone plasmatique, nous avons constaté que les animaux "fertil+/+" ont repris leur activité ovarienne plus vite que les animaux "fertil-/-" après le vêlage. Nous avons enfin constaté un meilleur taux de réussite à la première insémination artificielle pour les animaux "fertil+/+" que pour les animaux "fertil-/-". La perte de poids après vêlage plus importante chez les animaux "fertil-/-" pourrait expliquer un allongement de l'inactivité ovarienne post-partum et une fertilité plus faible chez ces animaux par rapport aux animaux "fertil+/+"

Les flux d'azote en élevage de ruminants

L'élevage transforme l'azote des végétaux en produits animaux et en rejette une partie sous forme de déjections, qui peuvent être utilisées comme engrais. Toutefois le développement des productions animales a conduit dans certains territoires à une concentration des apports et rejets d'azote, et une pollution des eaux, du sol et de l'atmosphère. Cette problématique est traitée depuis une vingtaine d'années par les politiques européennes. Que sait-on aujourd'hui de la dynamique des flux d'azote issus des élevages ? Quelles sont les pistes et les échelles pertinentes d'action pour réduire les émissions et leurs impacts sur l'environnement tout en préservant la compétitivité des productions animales ? Ces questions ont motivé de la part des ministères en charge de l'Agriculture et de l'Ecologie, au printemps 2010, une demande d'expertise scientifique collective auprès de l'INRA pour disposer d'un bilan des connaissances sur les différents flux d'azote associés aux activités d'élevage. Nous relatons ici les éléments majeurs concernant l'élevage des ruminants