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Enregistrement W2142432176 · doi:10.4141/cjas07104

An intravenous replenishment of salivary components decrease water intake and increases feed intake in freely drinking large-type goats fed on dry forage

2008· article· en· W2142432176 sur OpenAlexvenueno aff
Katsunori Sunagawa, Takeshi Hashimoto, M. Izuno, N. Hashizume, M. OKANO, Itsuki Nagamine, Toh‐ichi Hirata, Akihisa SHINJO

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalivaForageWater intakeAnimal scienceThirstDry matterRumenChemistryFecesEndocrinologyBiologyFood scienceAgronomyEcologyBiochemistryFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research utilized two treatments to investigate if feed intake is reduced by changes in humoral factors induced by dry forage feeding in large-type goats given free access to water. In the control treatment (NI), a solution was not infused. The artificial parotid saliva i.v. infusion (ASI) treatment consisted of an i.v. infusion of artificial parotid saliva in order to replenish NaHCO3 and fluids lost from the blood to the rumen due to increased saliva secretion volume during initial stages of dry forage feeding. The ASI treatment significantly mitigated the decreases in circulating plasma volume caused by saliva secretion. Thirst was lower in the ASI-treated group, as indicated by the lower water intake (NI, 3894 mL 2 h-1; ASI, 3100 mL 2 h-1). Decreases with time in dry forage intake were significantly reduced by the ASI treatment (2134g 2 h-1) compared with the NI control (1756 g 2 h-1). These results indicate that under free drinking conditions, dry forage intake of large-type goats may likely be suppressed by the decrease in plasma volume and increase in water intake following saliva secretion during the initial stages of feeding. Key words: Dry forage intake, water intake, large-type goat

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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