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Enregistrement W2530252833 · doi:10.2527/2000.78suppl_359x

Genetic, nutritional, and endocrine support of milk synthesis in dairy cows

2000· article· en· W2530252833 sur OpenAlexaff
D. Petitclerc, P. Lacasse, C.L. Girard, P. Boettcher, E. Block

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConjugated linoleic acidFood scienceBiologyNutrientComposition (language)Dairy cattleRumenDigestion (alchemy)BiotechnologyFatty acidLinoleic acidChemistryAnimal scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dairy cow is the foundation of a global industry producing dairy foods and by-products that are healthy, nutritious, and useful for mankind. In this review, we evaluate how several selected factors(genetic, nutritional, and endocrine) might affect milk yield and composition, especially fat and protein contents. Our basic approach was to follow the path Of nutrients from intake to their utilization by the mammary gland. The genetic relationships between milk yield, feed intake, and feed efficiency are reviewed first. Because feed is one of the most important costs in dairy production, we then examine how rumen function in terms of carbohydrate digestion, vitamin B requirements, and fatty acid biohydrogenation could be altered to affect milk yield and composition. The impact of postruminal supply of nutrients to support milk synthesis is examined subsequently. Finally, particular attention is given to the role of insulin on milk protein and fat yields as well as the effect of specific fatty acids, especially conjugated linoleic acid, on milk fat synthesis by the lactating mammary gland. AS consumer preferences change, it is our hope that this information will help producers and scientists to adapt milk production and milk composition of dairy cows to fit new demands in a safe and efficient manner.

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 enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations13
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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