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Enregistrement W3121405749 · doi:10.1139/cjas-2020-0105

Production performance and oxidative stability of milk enriched with <i>n</i>-3 fatty acids in Holstein cows fed flaxseed meal

2021· article· en· W3121405749 sur OpenAlexaffvenue
D.E. Rico, R. Gervais, L. Schwebel, Yolaine Lebeuf, P.Y. Chouinard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry matterChemistryFood scienceMealLactosePolyunsaturated fatty acidLatin squareSoybean mealFatty acidLactationVitamin EAnimal scienceAntioxidantBiologyBiochemistryRumen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Six Holstein cows were used in a replicated 3 × 3 Latin Square design to investigate the effect of flaxseed meal on production performance and oxidative stability of milk enriched with n-3 fatty acids. Flaxseed oil was abomasally infused to all cows at 243 g·d−1 which increased milk concentration of α-linolenic acid from 3.08 (pretrial) up to 53.0 mg·g−1 fat. On a dry matter basis, dietary treatments were canola meal (CM; 165 g·kg−1), flaxseed meal (FM; 165 g·kg−1), and CM (165 g·kg−1) + vitamin E (VE; 300 IU·kg−1). Pre-planned contrasts were CM vs. FM and VE vs. FM. No difference was observed on dry matter intake, milk production, and yield of milk protein, and lactose for any of the contrasts evaluated. However, fat yield tended to be lower with FM relative to CM but was not different from VE. Milk enterolactone concentration was 6.8-fold greater with FM than with CM, whereas milk tocopherol was increased by 3.4-fold with VE relative to FM. Increased concentrations of enterolactone or tocopherol were not efficient to significantly modify the time course of appearance of propanal, hexanal, hept-cis-4-enal, and 1-octen-3-one in milk during storage evaluated for 10 d at 4 °C.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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