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Enregistrement W3146449609 · doi:10.4141/cjas2012-066

Review: Mammary development in swine: effects of hormonal status, nutrition and management

2012· article· en· W3146449609 sur OpenAlexaffvenue
C. Farmer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactationProlactinLitterBiologyInvolution (esoterism)Endocrine systemWeaningHormoneMammary glandGestationPregnancyInternal medicinePhysiologyEndocrinologyAnimal scienceMedicineAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Farmer, C. 2013. Review: Mammary development in swine: effects of hormonal status, nutrition and management. Can. J. Anim. Sci. 93: 1–7. There are three phases of rapid mammary accretion in swine, namely, from 90 d of age until puberty, during the last third of gestation and throughout lactation. Nutrition, endocrine status and management of gilts or sows during those periods can affect mammary development. More specifically, in growing gilts, feed restriction as of 90 d of age hinders mammary development and either supplying the phytoestrogen genistein or increasing circulating concentrations of prolactin stimulates mammogenesis. In late gestation, inhibition of relaxin or prolactin drastically diminishes mammary development and overly increasing dietary energy has a detrimental effect on mammogenesis. It also appears that feeding of the gestating sow can affect the mammary development of her offspring once it reaches puberty. Various management factors such as litter size, nursing intensity and use or non-use of a teat in the previous lactation will affect the amount of mammary tissue present at the end of lactation. Mammary development is followed by the essential process of involution whereby a rapid and drastic regression in parenchymal tissue takes place. It can occur either after weaning or in early lactation when teats are not being regularly suckled. Despite our current knowledge, much remains to be learned in order to develop the best management strategies for replacement gilts, and gestating and lactating sows that will maximize their milk production.

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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations24
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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