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Enregistrement W4293767593 · doi:10.1007/s00436-022-07610-8

Effect of rumen fluke on feed digestibility and methane emissions in sheep

2022· article· en· W4293767593 sur OpenAlexfundno aff
Naomi Rutherford, J. Barley, Mark W. Robinson, Alan Gordon, T. Yan, Aurélie Aubry

Notice bibliographique

RevueParasitology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilQueen's UniversityAHDB Beef and LambQueen's University BelfastAgrisearch
Mots-clésBiologyRumenAnimal scienceDry matterMethane emissionsForageSilageAgronomyMethaneFood scienceEcologyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty-six ewes aged 18 months were assigned to one of three groups (n = 12) on the basis of faecal egg count (FEC) for rumen fluke; C: control (FEC = 0–5 epg), T: affected (FEC ≥ 6 epg) and treated, NT: affected (FEC ≥ 6 epg) and not treated. T ewes were treated with oxyclozanide 14 days prior to the trial commencing. Ewes were fed grass silage ad libitum. Digestibility crates and respiration chambers were used to measure feed digestibility and methane production. Dry matter intake (DMI), feed digestibility and CH4/DMI did not differ (P > 0.05) between treatments. However, CH4/live weight (LW) was significantly greater (P < 0.001) for NT ewes, while that of C and T ewes were similar. This study indicates that a high rumen fluke burden can increase methane emissions but only when expressed on a body weight basis (per kg LW). As the link between rumen fluke infection and methane production has not previously been investigated within the literature, these findings demonstrate the need for further research to better understand these relationships.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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