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Enregistrement W2131082737 · doi:10.5713/ajas.2012.12466

Effects of Lactation Stage and Individual Performance on Milk <italic>cis</italic>-9, <italic>trans</italic>-11 Conjugated Linoleic Acids Content in Dairy Cows

2013· article· en· W2131082737 sur OpenAlexaff
Tao Wang, Jin-Young Oh, Jeonghwan Lim, Jinsheng Hong, J H Kim, Jong-Suck Kim, Hee‐Jin Kang, Yun Jaie Choi, Hong‐Gu Lee

Notice bibliographique

RevueAsian-Australasian Journal of Animal Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Science and TechnologyNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésLactationConjugated linoleic acidAnimal scienceChemistryLinoleic acidInternal medicineEndocrinologyBiologyFatty acidFood scienceBiochemistryMedicinePregnancyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was to evaluate the effects of lactation stage and individual performance on milk cis-9, trans-11 conjugated linoleic acid (CLA) content in dairy cows. In experiment 1, the milk cis-9, trans-11 CLA content from dairy cows in early (0.33±0.014%), middle (0.37±0.010%), and late stages (0.44±0.020%) showed significant differences (p<0.05); and the individual contents of the major fatty acids, especially cis-9, trans-11 CLA in cows of the same lactation were also variable. In the second experiment design as a validation test, our results once again showed that the individual contents of cis-9, trans-11 CLA were various, and a difference of about 2-fold (0.55% vs 0.95%) was observed, although the animals were offered same diet. These data demonstrated that lactation stage and individual performance have considerable effects on milk cis-9, trans-11 CLA contents.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,255 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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