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Enregistrement W2336859372 · doi:10.1371/journal.pone.0152709

Selenium Digestibility and Bioactivity in Dogs: What the Can Can, the Kibble Can’t

2016· article· en· W2336859372 sur OpenAlexaboutno aff
Marielle Van Zelst, Myriam Hesta, Kerry Gray, Karen Beech, An Cools, Lucille Alexander, Gijs Du Laing, Geert Janssens

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit Gent
Mots-clésSeleniumFood scienceChemistryGlutathione peroxidaseAnimal scienceBiologyBiochemistryGlutathioneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing concern for the long-term health effects of selenium (Se) over- or underfeeding. The efficiency of utilization of dietary Se is subject to many factors. Our study in dogs evaluated the effect of diet type (canned versus kibble) and dietary protein concentration on Se digestibility and bioactivity. Canned and kibble diets are commonly used formats of dog food, widely ranging in protein concentration. Twenty-four Labrador retrievers were used and four canned and four kibble diets were selected with crude protein concentrations ranging from 10.1 to 27.5 g/MJ. Crude protein concentration had no influence on the digestibility of Se in either canned or kibble diets, but a lower Se digestibility was observed in canned compared to kibble diets. However, the biological activity of Se, as measured by whole blood glutathione peroxidase, was higher in dogs fed the canned diets than in dogs fed the kibble diets and decreased with increasing crude protein intake. These results indicate that selenium recommendations in dog foods need to take diet type into account.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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