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Enregistrement W4391880796 · doi:10.1017/s0022029924000050

Concentrations of antimicrobial components in milk at dry off and postpartum and their relationships to new high somatic cell counts at quarter level in dairy cows

2024· article· en· W4391880796 sur OpenAlexaboutno aff
Naoki Suzuki, Rika Harada, Yusaku Tsugami, Takahiro Nii, Naoki Isobe

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Somatic cellSomatic cell countAnimal scienceAntimicrobialDairy industryDairy cattleBiologyFood scienceMicrobiologyGeographyIce calvingLactationPregnancyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the antimicrobial components in cow milk at dry off and postpartum and their contribution in preventing new high SCC at quarter level. Milk samples from 72 quarters of 19 lactating cows were collected at last milking before dry off and at 7 d after parturition. Milk yield of each cow was recorded and SCC, IgG, IgA, lactoferrin, lingual antimicrobial peptide (LAP), and S100A7 concentrations in each quarter milk sample were measured. The postpartum milk yield was significantly higher than that at dry off. The IgG, IgA and lactoferrin concentrations in milk at dry off were significantly higher than those at postpartum, whereas the LAP concentration was lower. Quarters with SCC < 300 000 cells/ml at both dry off and postpartum were classified as persistent low SCC (PL) whereas those that rose above that same threshold postpartum were classified as new high SCC (NH). At dry off, IgG and LAP concentrations in milk were significantly higher in PL than in NH. These results suggest that high LAP concentrations during the dry period may contribute toward the prevention of new high SCC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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