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Enregistrement W3158944309 · doi:10.21423/bovine-vol40no2p86-94

Clinical trial to determine the productivity impact of milk urea nitrogen reports

2006· article· en· W3158944309 sur OpenAlexaff
Pipat Arunvipas, John VanLeeuwen, I. R. Doohoo, G.P. Keefe, K. Lissemore

Notice bibliographique

RevueThe Bovine Practitioner · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHerdUrea nitrogenAnimal scienceDairy cattleVeterinary medicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A clinical trial was conducted to determine the perceived and actual utility of milk urea nitrogen (MUN) notification and interpretation as a tool for monitoring protein and energy imbalances in dairy cows. Based on MUN results during the summer of 2001, 50 farms with high MUN values and 30 with low values were randomly allocated to become either intervention or control farms. From January to November 2002 (the trial period), intervention included monthly notification of individual cow MUN results, interpretation of abnormal average MUN values in subgroups of cows based on parity and days-in-milk, and suggestion of possible nutritional reasons for the abnormal MUNs. Intervention farms responded to a survey regarding report utilization, subsequent feed changes and perceptions of MUN testing. Control farms received the individual cow MUN results, but no additional interpretation. No significant differences in average MUN or standardized milk production between intervention and control farms were seen during the last three months of the trial (the outcome period). However, in herds making a feed change in response to MUN notification and interpretation (71% of intervention herds), milk production increased 2.4 lb (1.1 kg)/cow per day in the month after the feed change when compared to randomly selected herds not making a feed change during the same time period. Most dairy producers receiving the MUN notification and interpretation reports felt they knew how to use MUN reports after the trial, and felt that MUN testing was at least somewhat useful as a nutritional tool.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,280

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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