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Enregistrement W2949544574 · doi:10.3168/jds.2019-16377

Invited review: Accelerating mammary gland involution after drying-off in dairy cattle

2019· review· en· W2949544574 sur OpenAlexaff
Xin Zhao, B. Ponchon, S. Lanctôt, P. Lacasse

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvolution (esoterism)Mammary glandUdderLactationBiologyDairy cattleInternal medicineEndocrinologyMedicineMastitisPregnancyAnimal scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine mammary gland involution, as a part of the reproductive cycle in dairy cows, is a very important remodeling transformation of the mammary gland for the subsequent lactation. There is considerable incentive to accelerate mammary gland involution to improve udder health, shorten the dry period, and simplify the management process by reducing dietary changes. The complex process of mammary involution is characterized by morphological changes in the epithelial cells and mammary tissue, changes in the composition of mammary secretions, and changes in the integrity of tight junctions. Involution is facilitated by elements of the immune system and several types of proteases and is coordinated by various types of hormones. This review first describes the involution process and then argues for the need to accelerate it. Last, this review focuses on various intervention methods for accelerating involution. Our aim is to provide a comprehensive overview of bovine mammary gland involution as well as potential techniques and new opinions for dry cow management.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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