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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».