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Enregistrement W4310506263 · doi:10.3168/jdsc.2022-0301

Farm factors associated with increased free fatty acids in bulk tank milk

2022· review· en· W4310506263 sur OpenAlexafffund
Hannah M Woodhouse, D.F. Kelton

Notice bibliographique

RevueJDS Communications · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDairy Farmers of Ontario
Mots-clésMilkingLipolysisFatty acidFood scienceBulk tankAutomatic milkingAnimal scienceChemistryBiologyAdipose tissueBiochemistryLactationIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An elevated amount of free fatty acids (FFA) is a milk quality concern that can contribute to off-flavor, rancidity, reduced foaming ability, and inhibited fermentation that affects cheese coagulation. Free fatty acid concentrations >1.2 mmol/100 g of fat are considered high, although there are various thresholds and units used to quantify levels. The FFA result from milk fat breakdown through spontaneous, bacterial, or induced lipolysis. The amount of bulk tank milk FFA can vary between farms as well as within farms daily, and this mini-review aimed to identify those risk factors at the farm level associated with elevated FFA. A search of the literature identified 5 current sources selected for this review based on relevance. Cows that were milked by automated milking systems (AMS) are suggested to produce milk that is higher in FFA compared with conventional parlors. Factors associated with AMS contributing to spontaneous lipolysis include higher milking frequencies, reduced milking intervals, and low milk yields at each robot visit. Automated milking systems also have characteristics of quarterly milking and high milk lines that can increase vacuum fluctuations and air admission contributing to induced lipolysis. Both AMS and conventional systems with poor tank cooling or without precooling mechanisms can be at risk for higher bulk tank FFA. Bacterial lipolysis can occur when milk temperatures fluctuate and rise, or when there is insufficient milking system cleaning and sanitization. Feed factors such as high saturated fatty acid diets can increase the likelihood of spontaneous lipolysis. We concluded that the major factors associated with increased levels of FFA are non-parlor milking systems, increased air admission, the absence of additional cooling, temperature fluctuations in the bulk tank, and rations high in saturated fatty acids. Future research further investigating these factors can help to minimize FFA and ensure milk quality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,135 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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