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Enregistrement W3133291045 · doi:10.1139/cjas-2020-0149

Effects of colostrum management on transfer of passive immunity and the potential role of colostral bioactive components on neonatal calf development and metabolism

2021· article· en· W3133291045 sur OpenAlexaffvenue
A.J. Fischer-Tlustos, A. Lopez, Koryn S Hare, Katharine M Wood, M.A. Steele

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColostrumPassive immunityImmunityNarrative reviewImmune systemBiologyBiotechnologyAntibodyMedicineImmunologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neonatal dairy and beef calves are required to ingest adequate volumes of high-quality colostrum during their first hours of life to acquire transfer of passive immunity (TPI). As such, immunoglobulin G (IgG) has largely been the focus of colostrum research over recent decades. Yet, little is known about the additional bioactive compounds in colostrum that potentially influence newborn calf development and metabolism. The purpose of this narrative review is to synthesize research regarding the effects of colostrum management practices on TPI, as well as to address the potential role of additional colostral bioactive molecules, including oligosaccharides, fatty acids, insulin, and insulin-like growth factor-I, in promoting calf development and metabolism. Due to the importance of IgG in ensuring calf immunity and health, we review past research describing the process of colostrogenesis and dam factors influencing the concentrations of IgG in an effort to maximize TPI. We also address the transfer of additional bioactive compounds in colostrum and prepartum management and dam factors that influence their concentrations. Finally, we highlight key areas of future research for the scientific community to pursue to ultimately improve the health and welfare of neonatal dairy calves.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations58
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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