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Enregistrement W2083370058 · doi:10.6000/1927-520x.2013.02.02.8

Effect of Heat Stress on Milk Production and Composition in Murrah Buffaloes

2013· article· en· W2083370058 sur OpenAlexvenueno aff
Hitesh N. Pawar, G.V.P.P.S. Ravi Kumar, Raman Narang

Notice bibliographique

RevueJournal of Buffalo Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat indexHeat stressComposition (language)Animal scienceMilk productionCold stressChemistryFood scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature humidity index (THI) is widely used to assess the effect of temperature and relative humidity on performance in animals. In summer the THI was between 74 – 89 with average value of 81.18. in winter months THI ranged between 49 -70 with the average of 60. The results showed a significant effect of heat stress on daily milk yield and milk composition. In the present study the daily milk yield decreases from 4.46 to 3.65kg, heat stress reduced milk yield by 18.2%. There was a significant effect of heat stress on milk composition. Heat stress significantly reduced milk fat content from 8.3% during the winter to 7.19% during the summer. Milk protein percentage significantly decreased as a result of summer heat stress (3.08 vs.2.9 %, respectively for the winter and summer). In the present study the SNF decreases from 9.08 to 9.05 %, heat stress reduced SNF % as the THI value went from ≤ 74 to ≥ 83 in summer. Results showed that milk production is a function of THI. The negative slope of regression line indicates that milk production fat%, protein% and SNF% decreases as THI increases. This regression indicates that in general for each point increase in THI value. There was decrease in milk yield of 0.028kg per buffalo per day. Heat stress environments have been associated with depression in milk fat%, protein% and SNF%. There was decrease in milk fat of 0.046% per buffalo per day. There was also decrease in milk protein of 0.00014 % per buffalo per day. The decrease in milk SNF of 0.0047 % per buffalo per day.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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