Some Macromineral and Trace Mineral Levels in Milk of Different Dog Breeds
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In this study, it was planned to examine the mineral levels in the milk of different breed dogs during the lactation period. Calcium, magnesium, potassium, sodium, copper, zinc, manganese and iron concentrations were analyzed in dog milk throughout the lactation period. Materials and methods: In this research 6 Labradors, 6 German Shepherds, 6 Pointers, 5 Turkish Tazis, 5 Setters, 7 Malinois, and 5 Golden Retrievers (a total 40 dogs) of 3 to 4 years age were used as research materials, all of which were under same management and feeding conditions. All dogs were on diets appropriate for gestation and lactation periods. Adequate milk volume could be collected 2-3 weeks after parturition, and there were no known medical problems. Each day's samples were kept capped and refrigerated after being collected. The concentrations of calcium, magnesium, potassium, sodium, copper, zinc, manganese and iron, were analyzed by using Varian Brand 30/40 model AAS device. Results: The Ca, K, Na, Zn, Mn and Fe levels of milk samples from different dog breeds were found to have no significant difference . The highest Mg level was determined in Pointer breed milk samples, and the lowest was determined in Setter milk samples. The highest Cu levels amongst the inspected races were in Labrador milk samples, whereas the lowest levels were determined in Setter breeds. Conclusion:This data shows that most of the analyzed milk content of different breeds of dogs did not change significantly during the same lactation period, and any present difference could be taken into account when evaluating breeding studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».