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Enregistrement W2768962433 · doi:10.3168/jds.2017-13054

A 100-Year Review: Metabolic health indicators and management of dairy cattle

2017· review· en· W2768962433 sur OpenAlex
T.R. Overton, J.A.A. McArt, D.V. Nydam

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetosisDairy cattleHerdMilk productionDiseaseDairy industryMetabolic diseaseBiotechnologyBiologyMedicineAnimal scienceFood scienceEndocrinologyDiabetes mellitusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our aim in this Journal of Dairy Science centennial review is to describe the evolution of focus on metabolic indicators, from discovery and description to evaluation at the individual cow and subsequently herd levels, over the past 100 yr. Furthermore, we discuss current and future technologies that will be used in the dairy industry to utilize these indicators widely going forward. Knowledge of chemical changes in various fluids (e.g., blood, urine, and milk) accompanying numerous metabolic disease states in the dairy cow has existed since almost the beginning of the Journal of Dairy Science 100 yr ago. However, only during the last 25 yr have these metabolic indicators been developed into useful tools for cow- and herd-level monitoring for disease and management. From the 1920s through the 1940s, our understanding of the changes in blood chemistry accompanying milk fever and ketosis increased, as did our understanding of the underlying biology. In the 1950s and 1960s, workers studying ketosis and energy metabolism began to evaluate changes in lipid metabolism reflected by concentrations of circulating nonesterified fatty acids; furthermore, initial development occurred for on-farm tests of milk ketones. During the 1970s, blood metabolic profiling was applied to dairy farms but found to be of varied and limited usefulness. The turning point occurred when large epidemiologic studies of periparturient cow disease were pioneered in the United States, Canada, and Europe in the 1980s; these studies further solidified our understanding of risk factors and epidemiological interrelationships among disease, production, and reproduction. In the early 1990s, scientists first incorporated indicators of metabolic health into large observational studies and determined important epidemiological relationships between these indicators and outcomes of interest. This field of study blossomed during the 2000s as several research groups conducted multiple investigations into metabolic indicators related to energy metabolism and began to develop cow-level thresholds and herd-level alarms for use in monitoring and management. This work was accompanied by additional studies to validate point-of-care instruments that could be used to implement these strategies at the cow and herd levels. Work in the 2000s continued to identify and evaluate other physiological indicators of inflammation and oxidative stress; however, these have yet to be incorporated into large-scale cohort studies. Finally, use of technology (e.g., activity monitoring, cow-monitoring collars and tags, milk-based analysis using Fourier transform infrared spectroscopy) continues to receive significant attention going forward to eventually allow for real-time and automatic monitoring of metabolic indicators and improved health and herd management on dairy farms.

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.

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)0,003
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,282 · 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