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Enregistrement W2743113195 · doi:10.2527/asasann.2017.742

742 Continuous ruminal pH measurement: Validation, opportunities, and limitations

2017· article· en· W2743113195 sur OpenAlexaff
G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenFermentationFeedlotpH meterAnimal scienceBiologyEnvironmental scienceChemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial fermentation of feed in the rumen drives net energy and metabolizable protein supply for ruminants emphasizing the importance for a comprehensive understanding of fermentation characteristics. However, ruminal fermentation does not occur in steady-state and, hence, data collection must occur frequently to adequately characterize the response to diet, management, and host-factors. In addition, substantial regional stratification occurs in the rumen; thus, further requiring clear information for the region of pH measurement. Given the importance of fermentation, indwelling systems have been designed to evaluate ruminal pH in real-time. These systems have been validated and have remarkable accuracy and precision relative to samples measured using spot sampling approaches. Initial continuous pH measurement systems required cattle to be tethered to support hard-wire connections between the pH electrode, pH meter, and data-logger. While these systems provided novel information, application was. More recently, indwelling pH systems have been developed that enable measurement in group-housed cattle. This advancement has allowed for application of pH measurement under loose-housed dairy, feedlot, and grazing conditions. Surprisingly, ruminal pH measurement in feedlot cattle has revealed much lower risk for low ruminal pH than would have been previously thought. However, as these systems are smaller and lighter than the previous indwelling systems, differences in their inherent design and method of application (oral dosing vs via a ruminal cannula) affect interpretation of the results. In particular, the ability to orally dose pH systems and the subsequent measurement of reticular pH has drawn questions regarding the relationship between reticular and ruminal pH. Most studies conducted have demonstrated that reticular pH is greater and less responsive than ruminal pH; however, this relationship may not hold true for cattle fed high-concentrate diets. While there is a greater opportunity to measure ruminal pH with indwelling devices, challenges to the relevance of pH as a sole predictor of fermentation conditions is warranted. Advancements in ability to measure reticular and ruminal pH have improved our understanding of how management, diet, and host-factors affect ruminal pH, but, conclusions based on pH data alone should be regarded with caution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,105 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2017
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