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Enregistrement W2092708461 · doi:10.4141/a00-025

The effect of fasting and diet on fecal shedding of <i>Escherichia coli</i> O157:H7 by cattle

2000· article· en· W2092708461 sur OpenAlexvenueno aff
S. J. Buchko, Richard A. Holley, W. O. Olson, Victor P. J. Gannon, D. M. Veira

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecesForageBiologySilageEscherichia coliAnimal scienceFood scienceMicrobiologyAgronomyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cattle naturally infected with Escherichia coli O157:H7 were used to assess the effects of diet and feed withdrawal on the fecal shedding of E. coli O157:H7. Animals were fed an 80% concentrate diet (80% barley and 20% alfalfa silage), fasted for 48 h, fed a 100% forage diet (alfalfa silage), fasted for 48 h, and subsequently re-fed 100% forage (alfalfa silage). There were no differences in the numbers of animals positive for the shedding of E. coli O157:H7 when fed an 80% barley diet or an all-forage diet (P &gt; 0.05) or during the fasting periods following each diet (P &gt; 0.05). Upon re-feeding an all-forage diet following a 48-h fast, animals positive for E. coli O157:H7 shedding increased (P &lt; 0.05), with 42.5% of the animals shedding the pathogen after 5 d. Re-feeding 100% forage following fasting appeared to have increased the number of animals shedding E. coli O157:H7 in their feces, which may have been influenced by diet in addition to fasting. Key words: Escherichia coli O157:H7, fasting, diet, cattle, fecal shedding

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations34
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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