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Enregistrement W184061692

Milk residues and performance of lactating dairy cows administered high doses of monensin.

2005· article· en· W184061692 sur OpenAlexaff
Randal Bagg, Gordon H Vessie, Campbell Dick, T.F. Duffield, Jeff Wilson, Jeff Aramini

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensEli Lilly (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonensinAnimal scienceLactationDry matterChemistryMilk productionDairy cattleFeed additiveFood scienceBiologyPregnancyBroiler
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Milk residues and performance were evaluated in lactating cows that were fed up to 10 times the recommended dose of monensin. Following an acclimatization period of 14 d, during which cows were fed a standard lactating cow total mixed ration containing 24 ppm monensin, 18 lactating Holstein dairy cows were grouped according to the level of feed intake and then randomly assigned within each group to 1 of 3 challenge rations delivering 72, 144, and 240 ppm monensin. Outcome measurements included individual cow daily feed intakes, daily milk production, body weights, and monensin residues in composite milk samples from each cow. There were no detectable monensin residues (< 0.005 microg/mL) in any of the milk samples collected. Lactating cows receiving a dose of 72 ppm monensin exhibited up to a 20% reduction in dry matter intake, and a 5% to 15% drop in milk production from the pre-challenge period. Cows receiving doses of 144 and 240 ppm monensin exhibited rapid decreases in feed intake of up to 50% by the 2nd d and milk production losses of up to 20% and 30%, respectively, within 4 d. Lactating cows receiving up to 4865 mg monensin per day had no detectable monensin residues (< 0.005 microg/mL) in any of the milk samples collected. Results of this study confirm that food products derived from lactating dairy cattle receiving monensin at recommended levels are safe for human consumption.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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