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Enregistrement W2005029865 · doi:10.1017/s1466252308001588

The role of dietary selenium in bovine mammary gland health and immune function

2009· review· en· W2005029865 sur OpenAlexaff
S. R. Salman, A. Khol‐Parisini, Helmut Schafft, Monika Lahrssen‐Wiederholt, H.W. HULAN, Daniela Dinse, Jürgen Zentek

Notice bibliographique

RevueAnimal Health Research Reviews · 2009
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMammary glandMastitisUdderImmune systemSeleniumBiologyImmunologyInnate immune systemOffspringImmunityDairy cattleSomatic cellMicrobiologyChemistryPregnancyCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mastitis is not only a major cause of economic losses to the dairy industry but also a major problem in ensuring the quality and safety of the milk, associated with high somatic cell counts and residues of antibiotics used for treatment. One innovative approach to protection against mastitis is to stimulate the animal's natural defense mechanisms. Technological advances in immunological research have increased our ability to exploit the immunity of the bovine mammary gland during periods of high susceptibility to disease. The trace element selenium affects the innate and the adaptive immune responses of the mammary gland through cellular and humoral activities. Substantial research has been carried out on the effect of selenium (Se) on the immune function of the mammary gland and subsequent improvement in bovine udder health and mastitis control. Levels higher than current recommendations and Se-yeast can potentially be used to enhance our capacity to modulate the physiological mechanisms of the bovine mammary gland to respond to infection. This article provides an overview of the most recent research in this field.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations61
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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