112 Evaluation of fecal near-infrared reflectance spectroscopy profiling technology to predict forage intake estimated using n-alkane markers in grazing cattle
Notice bibliographique
Résumé
Improved methodology to estimate intake of grazing animals is needed for better-informed management strategies, as current techniques are limited. The objective of this study was to evaluate the accuracy of fecal near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) to predict forage intake estimated using n-alkane markers in grazing animals. Fecal samples were collected from individual animals across 11 trials (n = 260) in which forage DMI was predicted using the alkane-ratio technique. For each trial, fecal samples were collected 2 times daily for 5 consecutive days and composite samples were subjected to NIRS analysis by a Foss NIRS 6500 scanning monochromator (Foss, Eden, Prairie, MN). Fecal spectra were used to develop equations to predict fecal alkane concentration (8 trials; n = 212) and n-alkane predicted DMI (11 trials; n = 260). For the prediction of fecal alkane concentrations, coefficients of determination for calibration (R2c) and cross-validation (R2cv) were 0.90 and 0.87, respectively, for fecal C32 concentration and 0.99 and 0.98, respectively, for fecal C31 concentration. Calibration and cross-validation accuracies (R2c and R2cv) for the prediction of forage DMI estimated using the n-alkane method were 0.90 and 0.87, respectively. These results indicate the presence of strong associations between fecal NIRS spectra and fecal alkane concentrations but do not provide information regarding the robustness of these equations, which is necessary for industry application. To evaluate the robustness of the equations in this study, independent-trial validation was performed. This type of validation was accomplished by removing a single trial from the database and using the remaining 10 trials to develop the calibration equation to predict the independent trial. For this study, independent-trial validation results for the prediction of fecal alkane concentrations and forage DMI estimated using the n-alkane method were poor (R2v < 0.15). Although cross-validation results indicate the potential of this technology to predict forage intake of grazing animals, the independent-trial validation results suggest that a larger database will be needed to enhance robustness of predictive equations across diverse production systems. 1 1SEL = standard laboratory error; SEC = SE of calibration; SECV = SE of cross-validation.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».