An investigation of the impacts of induced parturition, birth weight, birth order, litter size, and sow parity on piglet serum concentrations of immunoglobulin G
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the impacts of induced parturition, birth weight, birth order, litter size, and sow parity on piglet serum concentrations of immunoglobulin G (IgG) . Materials and methods: In Experiment 1, sows were either induced to farrow (n = 56) or allowed to farrow naturally (n = 84). Litters of induced sows were placed immediately into a warm crèche until farrowing was complete, then all piglets were weighed and placed with the sow at the same time. Blood samples were collected at 3 days of age from one or two of the smallest pigs, one medium pig, and the largest pig in each litter for measurement of serum IgG. In Experiment 2, the firstborn and last-born piglets in 78 litters were blood sampled at 3 days of age and sera were assayed for total IgG. Results: Experiment 1. Mean serum IgG concentration was higher in piglets from induced litters than in piglets from control sows (P < .001). Serum IgG concentrations increased with increased piglet weight (P < .001). Piglets from larger litters had lower serum IgG (P < .001). Serum IgG concentrations in piglets were not affected by sow parity (Experiment 1) or birth order (Experiment 2). Implications: Supervision of farrowing may allow for improved colostrum intake with benefits to passive immunity. However, first-born pigs do not appear to get a disproportionate share of available immunoglobulins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».