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Enregistrement W2085636175 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(02)74184-2

Effects of Dietary Protein Solubility on Nitrogen Losses from Lactating Dairy Cows and Comparison with Predictions from the Cornell Net Carbohydrate and Protein System

2002· article· en· W2085636175 sur OpenAlexaff
P.A. Haig, T. Mutsvangwa, R.S. SPRATT, B.W. McBride

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcretionAnimal scienceChemistryNitrogen balanceDairy cattleCarbohydrateUreaDietary proteinRumenFood scienceBiologyNitrogenBiochemistryFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This experiment determined the effects of dietary protein solubility on amount, form, and route of nitrogen loss in lactating Holstein dairy cows, and the ability of the Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) to accurately predict rumen microbial yield, serum urea N (SUN), milk urea N (MUN), and fecal N. Eighteen multiparous Holstein cows were assigned randomly to one of three dietary treatments that were similar in crude protein (17.7%) content but differed in their content of soluble intake protein (SIP). Dietary contents of SIP, as % of total CP were 30, 36, and 48%. The experimental period was 21 d, and total N balance collections were done during the last 5 d. As dietary content of SIP increased, excretion of urinary N increased quadratically, and it was the primary route of N excretion. Urinary excretion of purine derivatives (PD) responded quadratically as dietary SIP content increased. The CNCPS predicted a quadratic decrease in total metabolizable protein (MP) supply. No effect of dietary content of SIP was detected on MUN and SUN. The CNCPS predicted a quadratic decrease in SUN and MUN as dietary SIP increased. Results from this study indicated that changing the dietary content of SIP altered routes of N excretion in dairy cows, but had no effect on total N balance. The CNCPS did not adequately predict changes in SUN and MUN for cows fed diets varying in SIP.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations39
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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