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Enregistrement W2168967887 · doi:10.3168/jds.2009-2220

Technical note: The use of a telemetric system to continuously monitor ruminal temperature and to predict ruminal pH in cattle

2009· article· en· W2168967887 sur OpenAlexafffund
Ousama AlZahal, M.A. Steele, Eduardo V. Valdes, B.W. McBride

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of Canada
Mots-clésNeutral Detergent FiberAnimal scienceDry matterHayBolus (digestion)RumenChemistryAlfalfa hayCarbohydrateDairy cattleBiologyBiochemistryFermentationAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to compare a telemetric monitoring system to an existing in situ methodology (conventional system) of monitoring ruminal temperature and to validate its use to detect changes in ruminal pH (RpH). Four nonlactating, ruminally cannulated Holstein dairy cows (760 +/- 30 kg of body weight, mean +/- standard deviation) housed in a tie-stall facility were used in the study. The experiment was conducted during the month of May and the recorded ambient temperature was 8.0 +/- 2.0 degrees C (mean +/- SD). The cows were fed a diet consisting of chopped mixed hay (MH; 11.3% crude protein, 59.7% neutral detergent fiber, 17.3% nonfiber carbohydrate, 3.1% ether extract, and 11.3% ash; dry matter basis) during wk 1 and were gradually switched to a high-grain (HG) diet (11.6% crude protein, 30.2% neutral detergent fiber, 50.7% nonfiber carbohydrate, 3.0% ether extract, and 6.0% ash; dry matter basis) during wk 2. A conventional system that utilized an indwelling electrode was used to monitor RpH and ruminal temperature (RT(C)) during d 6 and 7 of each week. The indwelling electrode was attached to a telemetric bolus and ruminal temperature (RT(T)) was logged into a personal computer. The daily mean, minimum, and maximum RpH and duration (min/d) RpH <6.2 were 6.39 +/- 0.04, 6.10 +/- 0.05, 6.66 +/- 0.03, and 107 +/- 50 during MH feeding (wk 1) and 5.84 +/- 0.03, 5.35 +/- 0.05, 6.35 +/- 0.03, and 1,257 +/- 40 during HG feeding (wk 2), respectively, and were different across diets (week effect). Ruminal pH did not decrease below 5.6, 5.8, and 6.0 during MH feeding; mean duration of RpH <5.6, <5.8, and <6.0 during HG feeding was 279 +/- 149, 611 +/- 139, and 894 +/- 101, respectively. Mean daily RT(C) increased from 37.5 degrees C +/- 0.1 in wk 1 to 38.6 degrees C +/- 0.1 in wk 2; there was also an increase from wk 1 to wk 2 in minimum and maximum daily RT(C) and durations (min/d) of RT(C) >38.0, >38.2, >38.4, and >38.6 degrees C. These increases were not detectable with the telemetric system. Ruminal temperature obtained by the conventional system was 0.68 degrees C +/- 0.005 lower than RT(T) during MH feeding (wk 1), whereas RT(C) was 0.04 degrees C +/- 0.004 higher than RT(T) during HG feeding (wk 2). Daily minimum RpH was associated with maximum daily RT(C) and RT(T) during MH and HG feeding (R(2) = 0.88 and 0.43, respectively). There was a high association between low RpH and high ruminal temperature, with the highest associations being between duration (min/d) of RpH <6.0 and duration of RT(C) >39.0 degrees C (R(2) = 0.68) and RT(T) >39.2 degrees C (R(2) = 0.72). Unlike the telemetric system, the conventional system requires cow cannulation; therefore, the current study provided a noninvasive alternative for measuring ruminal temperature and the prediction of RpH. Additional studies are needed to develop an algorithm that accounts for diet type, seasonal variation in temperature, and core body temperature to predict subacute ruminal acidosis effectively on farm.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations42
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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