MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385221041 · doi:10.3390/ani13142386

Variations in the Physical Properties and Microbial Community of Dairy Cow Manure—Implications for Testing and Efficacy of Footbathing Products

2023· article· en· W4385221041 sur OpenAlexfundno aff
M. Palmer, Martin J. Garland, Linda Stewart, Sarah Helyar, N.E. O’Connell

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésManureDisinfectantDairy cattleContaminationSilagePeracetic acidFood scienceBiotechnologyAgronomyEnvironmental scienceAnimal scienceBiologyChemistryHydrogen peroxideEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Footbaths containing disinfectants are used on dairy farms to reduce the spread of digital dermatitis; however, they commonly become contaminated with manure. This trial investigated the physical properties and microbial composition of dairy cow manure from two production systems and examined whether the source of manure impacted the efficacy of footbathing disinfectants. Manure was collected from eighteen dairy cows, nine housed and fed grass silage (HOUSED) and nine at pasture (PASTURE). The pH and dry matter content was determined, total DNA was extracted and the region v3-v4 of the 16s rRNA gene sequenced. The efficacy of formalin and two trial products (TP1: peracetic acid and hydrogen peroxide; TP2: chlorocresol and triamine) was evaluated when mixed with manure from the two production systems. Production system differences were found in manure dry matter content, bacterial microbiome and the efficacy of both trial footbathing products but not formalin. The properties of manure affected the results of laboratory testing and therefore have the potential to influence footbathing disinfectant efficacy when footbaths are contaminated with manure. Further research into the impact of organic contaminants on the efficacy of disinfectants could facilitate the development of improved testing programmes and disinfectant products.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,116 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnimalsMême sujetAnimal Behavior and Welfare StudiesTravaux en français237 207