Recent advances in modeling nutrient utilization in ruminants1
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical modeling techniques have been applied to study various aspects of the ruminant, such as rumen function, postabsorptive metabolism, and product composition. This review focuses on advances made in modeling rumen fermentation and its associated rumen disorders, and energy and nutrient utilization and excretion with respect to environmental issues. Accurate prediction of fermentation stoichiometry has an impact on estimating the type of energy-yielding substrate available to the animal, and the ratio of lipogenic to glucogenic VFA is an important determinant of methanogenesis. Recent advances in modeling VFA stoichiometry offer ways for dietary manipulation to shift the fermentation in favor of glucogenic VFA. Increasing energy to the animal by supplementing with starch can lead to health problems such as subacute rumen acidosis caused by rumen pH depression. Mathematical models have been developed to describe changes in rumen pH and rumen fermentation. Models that relate rumen temperature to rumen pH have also been developed and have the potential to aid in the diagnosis of subacute rumen acidosis. The effect of pH has been studied mechanistically, and in such models, fractional passage rate has a large impact on substrate degradation and microbial efficiency in the rumen and should be an important theme in future studies. The efficiency with which energy is utilized by ruminants has been updated in recent studies. Mechanistic models of N utilization indicate that reducing dietary protein concentration, matching protein degradability to the microbial requirement, and increasing the energy status of the animal will reduce the output of N as waste. Recent mechanistic P models calculate the P requirement by taking into account P recycled through saliva and endogenous losses. Mechanistic P models suggest reducing current P amounts for lactating dairy cattle to at least 0.35% P in the diet, with a potential reduction of up to 1.3 kt/yr. A model that integrates nutrient utilization and health has great potential benefit for ruminant nutrition research. Finally, whole-animal or farm level models are discussed. An example that used a multiple-criteria decision-making framework is reviewed, and the approach is considered to be appropriate in dealing with the multidimensional nature of agricultural systems and can be applied to assist the decision process in cattle operations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».