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Enregistrement W3144529435 · doi:10.4141/cjas2012-024

Short Communication: Effect of silymarin (<i>Silybum marianum</i>) treatment on prolactin concentrations in cyclic sows

2013· article· en· W3144529435 sur OpenAlexaffvenue
Florence Loisel, Hélène Quesnel, C. Farmer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSilymarin and Mushroom Poisoning
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilybum marianumMilk ThistleProlactinEstrous cycleLeptinHormoneChemistryEndocrinologyAnimal scienceInternal medicinePharmacologyMedicineBiologyTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Loisel, F., Quesnel, H. and Farmer, C. 2013. Short Communication: Effect of silymarin (Silybum marianum) treatment on prolactin concentrations in cyclic sows. Can. J. Anim. Sci. 93: 227–230. An extract (silymarin) from the plant Silybum marianum (milk thistle) was shown to increase circulating concentrations of prolactin in cycling rats. A dose-response study was undertaken to determine if silymarin does have hyperprolactinemic properties in cycling swine. Forty-four weaned sows were allotted to four groups receiving 0, 1, 2 or 4 g d −1 of silymarin over a period of 8 d. Blood samples were obtained on days 1 (first day of treatment starting 24 to 48 h after the onset of the standing estrus), 2, 3, and 9. Prolactin, progesterone, estradiol-17β and leptin concentrations were determined. Silymarin did not increase prolactin concentrations at any of the doses studied, nor did it affect concentrations of the other hormones (P&gt;0.1).

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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'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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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