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Enregistrement W2784247560 · doi:10.1080/09712119.2017.1422256

Treatment and post-treatment effects of dietary supplementation with safflower oil and linseed oil on milk components and blood metabolites of Canadian Holstein cows

2018· article· en· W2784247560 sur OpenAlexafffundabout
Adolf Ammah, C. Benchaar, Nathalie Bissonnette, Nicolas Gévry, Eveline M. Ibeagha‐Awemu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Animal Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésNEFALinseed oilAnimal scienceUreaFatty acidFood scienceBiologyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment and residual effects of linseed oil (LSO) and safflower oil (SFO) supplementation on milk and blood metabolites of cows was investigated. Twenty-six cows were grouped according to parity and days in milk and assigned equally to one of two treatments: a control diet + 5%SFO or 5%LSO for 28 days (treatment period, TP). The TP was preceded by a control period of 28 days (all animals on control diet). After treatment, animals were returned to control diet for 28 days (posttreatment period, PTP). Blood and milk samples were collected weekly. Feed intake decreased with LSO and SFO (p <.05), while body weight (BW) increased steadily (p <.0001) throughout. Non-esterified fatty acid (NEFA) and triacylglyceride (TAG) increased (p <.0001) during treatments. Beta-hydroxybutyric acid increased (p <.0001) with SFO only. Milk urea nitrogen (MUN) and fat decreased (p <.0001) with both supplements. NEFA/MUN and milk fat content returned to control levels one week or three weeks after treatment, respectively. TAG did not return to initial concentrations by the end of PTP. The residual effects of feeding LSO or SFO on the physiology of cows were still active up to three weeks after cessation of treatments.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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