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Enregistrement W2789799425 · doi:10.1163/15707563-17000099

Factors affecting the milk urea nitrogen concentration in Chinese Holstein cows

2018· article· en· W2789799425 sur OpenAlexaff
Huimin Zhang, Mengqi Wang, Hongrui Jiang, Yan Cui, Hailei Xia, Wei Ni, Mingxun Li, Niel A. Karrow, Zhangping Yang, Yongjiang Mao

Notice bibliographique

RevueAnimal Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesJiangsu Planned Projects for Postdoctoral Research FundsNatural Science Foundation of Jiangsu ProvincePriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsDirectorate for Biological SciencesYangzhou UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésLactationUreaNitrogenAnimal scienceIce calvingDry matterChemistryParity (physics)Dairy cattleUrea nitrogenBiologyPregnancyBiochemistryCreatinine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to investigate the factors affecting milk urea nitrogen in Chinese Holstein cows, a large commercial dairy farm participated in a 30-month study. In this study, the mean milk urea nitrogen concentration was 11.75 mg/dl. The milk urea nitrogen reached its maximum value on day 90 of lactation for the first parity and the third or higher parities, but it peaked at the end of lactation for the second parity. The milk urea nitrogen of the first parity was lower than that of other parities. The milk urea nitrogen showed its minimum level in January, and reached its maximum in July. The milk urea nitrogen at the first month of lactation in cows calving in summer was higher than other seasons, while at the fourth month of lactation, the milk urea nitrogen of cows calving in autumn was significantly lower than in cows calving in other seasons. Positive correlations were observed between daily milk yield, net energy for lactation, crude protein and milk urea nitrogen for the first and third parities, but negative correlations were observed in the second parity. The milk urea nitrogen showed significantly positive correlations with fat content, total solid content and daily matter intake for all parities. A negative correlation was observed between milk urea nitrogen and protein content, with the exception of the second parity. For all data, as milk urea nitrogen concentration increased, milk protein content decreased. It has been recommended that milk urea nitrogen concentration should be evaluated in combination with parity, days in milk, season (or month), daily matter intake and dietary nutritional components, in order to improve the management and economic benefits of dairy farm.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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