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Enregistrement W2980906925 · doi:10.1139/cjas-2018-0234

Effects of supplementation with different levels of calcium and phosphorus on mineral content of first antler, bone, muscle, and liver of farmed fallow deer (<i>Dama dama</i>)

2019· article· en· W2980906925 sur OpenAlexvenueno aff
Katarzyna Tajchman, Marek Bogdaszewski, Edyta Kowalczuk-Vasilev

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntlerCalciumPhosphorusPotassiumAnimal scienceSodiumBiologyMagnesiumComposition (language)Muscle tissueChemistryEndocrinologyInternal medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrition is one of the main factors influencing physiological processes, e.g., growth and antler development, in Cervidae. The aim of this study was to demonstrate a possible effect of supplementation with different levels of calcium (Ca) and phosphorus (P) on the mineral composition of antlers and bones, and its effect on the content of macroelements — Ca, potassium (K), magnesium (Mg), sodium (Na), and P — in the muscle tissue, liver, and blood of farmed fallow deer fawns. The results show a positive effect of increased doses of Ca and P on body weight at the age of 14 mo. Additionally, there was a significant increase in the content of Ca, Mg, Na, and P in antlers and Ca, Na, and P in bones. The muscle tissue was characterised by a significant increase only in the content of Na, whereas Ca, K, and P levels increased significantly in the liver. In turn, the serum P content decreased significantly. Adequate Ca and P supplementation exerts a positive effect on the mineral composition of bones and whole antlers of farmed fallow deer fawns, and it enhances the concentrations of macroelements in tissues, which may constitute a reservoir used for future development of antlers. It also has a positive effect on body weight.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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