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Enregistrement W2074705744 · doi:10.2527/jas.2010-3727

RUMINANT NUTRITION SYMPOSIUM: Acidosis: New insights into the persistent problem1

2010· article· en· W2074705744 sur OpenAlexaffabout
M. Oba, A.E. Wertz-Lutz

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuminantRumenAcidosisFeedlotLivestockAnimal scienceAnimal feedAnimal nutritionBiologyBiotechnologyFood scienceFermentationAgronomyEndocrinologyEcologyPasture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ruminant Nutrition Symposium titled "Acidosis: New insights into the persistent problem" was held at the Joint Annual Meeting of the American Dairy Science Association, American Society of Animal Science, Poultry Science Association, Asociación Mexicana de Producción Animal, Western Section-ASAS, and the Canadian Society of Animal Science in Denver, Colorado, July 11 to 15, 2010. The objective of the symposium was to provide the ruminant nutrition community with new insights and perspectives from recent research findings on acidosis. Under modern production systems, ruminants are fed high-grain diets to maximize their energy intake and productivity. However, feeding highly fermentable diets often causes excess fermentation and results in accumulation of fermentation acids in the rumen, leading to a decrease in feed intake, poor feed efficiency, liver abscesses, and lameness in feedlot cattle or lactating dairy cows. Although our understanding of nutritional factors (i.e., effects of type and processing method of grains and importance of physically effective fiber) affecting rumen pH have increased substantially over the past few decades, rumen acidosis has continued to be a common problem in the ruminant livestock industry. The symposium program was organized to review recent research findings in acidosis with more emphasis on physiological aspects, and provide novel insights into the persistent problem.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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