Aspects of Acidosis in Ruminants with a Focus on Nutrition: A Review
Notice bibliographique
Résumé
An increased risk of acidosis in animals is associated with a high dry matter intake (DMI), which in turn results in the consumption of more fermentable organic matter (OM) in the rumen leading to a high production of volatile fatty acids (VFA). This is observed in lactating dairy cows and animals in a feedlot. Acute acidosis occurs when there is a severe drop in the pH of the rumen. A prolonged period when pH of in rumen remains low, it leads to sub-acute ruminal acidosis (SARA), which is a temporary imbalance between acid production and absorption. An associated change of an acute increase in the ruminal osmolarity and the accumulation of glucose and lactate in its stereoisomeric forms (D-lactate and L-lactate), is observed in the rumen fluid. However, in the sub-acute form, the accumulation of lactic acid occurs in the rumen. To a great extent, these changes in the rumen are due to high concentrations of VFA. The best way to avoid problems with ruminal acidosis is an adequate supply of neutral detergent fiber (NDF) in the diet, preferentially with large particle size and length to stimulate rumination and consequently greater buffering efficiency, thus maintaining the balance between pH and microorganisms in the rumen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».