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Enregistrement W2786274578 · doi:10.1139/cjz-2017-0036

Heavier rumen–reticulum organs in white-tailed deer (<i>Odocoileus virginianus</i>) is consistent with dietary bulk not quality

2018· article· en· W2786274578 sur OpenAlexvenueno aff
Floyd W. Weckerly, Gayatri Bhaskar, Adam Duarte, Ryan S. Luna, Heath D. Starns

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdocoileusRumenBiologyReticulumAnimal scienceGastrointestinal tractDigestion (alchemy)FecesZoologyEcologyEndoplasmic reticulumFood scienceBiochemistryFermentationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The organs that make up the gastrointestinal tract have high energy demands. Therefore, when these organs vary in mass, they should impact metabolic requirements. Mass of the rumen–reticulum organs, the organs that comprise the largest part of the gastrointestinal tract of ruminants, might vary from bulk or nutrient availability of the diet. We examined differences in mass of the rumen–reticulum organs in white-tailed deer (Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780)) from two sites in Texas, USA, with different diet types. Specifically, at one site deer were fed a pelleted ration and at the other site deer consumed a natural browse diet. Accounting for body mass, deer consuming the browse diet had rumen–reticulum organ masses that were about 1.7 times heavier than deer consuming the pelleted diet. Deer consuming the browse diet also had lower diet quality, as indexed by crude protein concentration, than deer consuming the pelleted diet. The digesta loads of deer, however, were similar for the two types of diet. Our study findings are consistent with increased mass of rumen–reticulum organs from greater bulk, not diet quality. Understanding variation in rumen–reticulum organ mass has implications for understanding energy conservation in white-tailed deer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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