The use of hair as a long‐term indicator of low‐dose β<sub>2</sub> agonist treatments in cattle: Implications for growth‐promoting purposes monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to assess the feasibility of using hair as a long‐term indicator of cocktail (low‐dose β2 agonists) treatments in cattle. Six male Simmental cattle were treated with a mixture of low‐dose clenbuterol, ractopamine, and salbutamol at dosages of 5.3, 223.3, and 50.0 μg/kg, respectively. The trial lasted for 112 days and included 28 days of treatment and 84 days of withdrawal. Plasma and urine samples taken during the treatment period contained the highest residues, with maximum concentrations of clenbuterol, ractopamine, and salbutamol in plasma of 1.49 ng/mL (Day 21), 43.78 (Day 14) ng/mL, and 8.07 ng/mL (Day 7), respectively, and in urine of 62.40 ng/mL (Day 28), 3995.77 ng/mL (Day 28), and 503.72 ng/mL (Day 1), respectively. On day 42 of withdrawal, the residues of all three β2 agonists in plasma were below the limit of quantification (LOQ; 0.3 ng/mL for clenbuterol, and 0.5 ng/mL for ractopamine and salbutamol), and in urine samples were below or near the LOQ (the highest being ractopamine at 1.10 ng/mL). The highest concentrations of clenbuterol, ractopamine, and salbutamol in hair were 88.36, 1351.92, and 100.58 ng/g, respectively, on day 14 of withdrawal; and the residues were long‐lasting, with 7.64, 28.55, and 8.77 ng/g, respectively, on day 84 of withdrawal. The results of this study demonstrate that hair could be utilized as a long‐term indicator of the use of a combination of low‐dose β2 agonists in cattle, which could have implications for growth‐promoting purposes monitoring.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».