325 The Diagnosis of Sub-acute Ruminal Acidosis (SARA) in Dairy Cows on Commercial Farms Using the Milk Fatty Acid Profile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The accuracy of the milk fatty acid profile as a diagnostic tool for the diagnosis of sub-acute ruminal acidosis (SARA) has been determined when SARA was experimentally induced. This had not yet been done not on commercial dairy farms, where SARA can occur naturally. The objective of this study was to determine this accuracy in individual cows on commercial dairy farms. A total of 336 cows from 24 commercial dairy farms in Quebec were included. Farms were blocked based on geographical location and management, with each block having one high risk SARA farm and one low risk SARA farm. Farm Risk of SARA was determined based on the milk fat content and the proportions of de novo fatty acids and long chain unsaturated fatty acids in the bulk tank. On each farm, 7 early/mid-lactation (< 150 days in milk DIM) and 7 mid/late lactation (< 150 DIM) cows were randomly selected. The fatty acid profile of pooled milk samples from these cows were determined by gas chromatography. Farm risk of SARA did not affect the milk fat proportion of fatty acids, with the exception of trans 10 cis 12 C18:2, which was higher in At Risk Farms. Later lactation cows had a higher milk fat content and higher milk fat proportions of de novo, C16 fatty, and odd and branch chain fatty acids. The prevalence of SARA was likely higher in earlier lactation cows than in later lactation cows, but non-SARA related animal and dietary factors also affect the milk fatty acid profile. Hence, the milk fatty acid profile alone may not be accurate enough to diagnose SARA on farm. This profile can, however, contribute to this diagnosis, the identification of causes of milk fat depression, and the development of strategies to optimize the milk fatty acid profile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».