Use of rumen–reticulum fill to examine nutrient transfer and factors influencing food intake in white-tailed deer (<i>Odocoileus</i> <i>virginianus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Estimating relationships of gut fill in mammalian herbivores is useful to understanding digestive functions. Large animals might have more fluid in the gut to facilitate nutrient transfer between the gut lumen and the gut wall. Furthermore, relationships between concentrations of dietary refractory and indigestible fiber (CRIF) and gut fill might indicate whether chemostatic factors or physical distension of the gut affects food intake. We collected white-tailed deer (Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780); 122 males, 152 females) from three sites in central and south Texas that varied in diet quality as indexed by rumen–reticulum crude protein concentrations. Large animals did not have more fluid in their rumina–reticula than small animals because the scalar between body mass and wet mass of rumen–reticulum contents was not greater than the scalar estimated for dry mass of rumen–reticulum contents. We expected a positive or an inverse relationship when rates of forage comminution, digestion, and particle passage were high or low, respectively. At the site where deer had access to a high-quality pelleted diet, we detected a positive relationship between CRIF and dry mass. At sites with free-ranging deer and lower quality diets, relationships between CRIF and dry fill were inversely related. Food intake of deer was probably influenced by chemostatic factors at the site with a high-quality pelleted diet and by physical distension of the gut at the other two sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».