Influence of Dietary Cation-Anion Differences (DCAD) on Nutrient Intake, Milk Yield and Metabolic Parameters of Transition Buffaloes
Notice bibliographique
Résumé
The study was divided into 2 phases. During 1st phase, 20 pre-partum buffaloes were divided into two groups, given -100 (high negative; HN) and -50 (low negative; LN) mEq/kg of dry matter (DM) diets. In the second phase, +200 (low positive; LP) and +400 (high positive; HP) mEq/kg of DM diets were formulated for postpartum buffaloes. Buffaloes that received LN DCAD were divided into 2 groups (LN-LP and LN-HP), and those that received HN DCAD were also divided into 2 groups (HN-LP and HN-HP). In the first phase, the group fed the HN DCAD diet had significantly lesser DM, nutrient intake, and urine pH (p<0.05) but higher ME intake and ADF digestibility. Also, higher serum phosphorus levels (p<0.05), fewer cases of hypocalcemia and ketosis, and a relatively smaller decrease in body weight were reported with the HN group. In the second phase, DM, organic matter, and NDF intakes were higher (p<0.05) in HN-HP and LN-LP groups, whereas ME intake and nutrient digestibility were higher in HN-LP and LN-HP (p<0.05). Daily milk, solid not fat (SNF), fat, protein, lactose yields, and plasma total protein, urea, and cholesterol concentrations were the highest in the HN-HP group (p<0.05), but the highest fat content and fat yield were recorded in the HN-LP group (p<0.05). Better efficiency of milk production and the lowest cases of hypocalcemia and ketosis were observed for both groups. In conclusion, for transition buffaloes, the HN and LN DCAD (-100 and +200 mEq/kg of DM, respectively) diets showed a beneficial impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».