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Enregistrement W2957831840 · doi:10.1139/cjas-2019-0029

Early life microbial exposure shapes subsequent animal health

2019· article· en· W2957831840 sur OpenAlexafffundvenue
Camila Schultz Marcolla, Carla Sosa Alvarado, Benjamin P. Willing

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaGenome AlbertaCanada Research ChairsAlberta Agriculture and ForestryGenome CanadaUnited States Agency for International Development
Mots-clésBiologyImmune systemOffspringLivestockBiosecurityColonizationOrganismDiseaseMicrobiomeGut floraAnimal healthBiotechnologyEcologyImmunologyMedicineBioinformaticsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosecurity standards and farming practices have profoundly changed the way domestic animals interact with the environment and themselves. Farm intensification processes resemble the lifestyle changes that humans underwent post industrialization, which have been linked to the occurrence of immune-mediated and metabolic disorders. Modern rearing practices reduce maternal and offspring interactions, promote changes in diet, restrict animals indoors, and rely on the use of antibiotics and vaccines to maintain animal health. These practices may hinder the proper colonization of the gastrointestinal tract with commensal organisms that co-evolved with livestock species. The gut microbiota aids nutrient digestion, stimulates immune and intestinal development and maturation, and promotes the competitive exclusion of pathogens. Microbial colonization in early life is critical for host metabolic and immune programming, and disruptions of gut microbial community stability can lead to development of metabolic and immune disorders seen at later stages of life. Identifying how farming practices influence microbial composition and the potential effects on host physiology, metabolism, and disease resistance is necessary to guide intervention strategies to promote beneficial microbial–host interactions, and improve animal health and performance.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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