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Enregistrement W4392006632 · doi:10.1111/asj.13927

Effects of starch content of calf starter on rumen properties and blood concentrations of metabolites and hormones in dairy calves under a high plane of milk feeding

2024· article· en· W4392006632 sur OpenAlexaff
Hitomi Satoh, Rika Fukumori, Ren Kumano, Maho Kamata, Kensuke Shimada, Kenichi Izumi, Shin Oikawa

Notice bibliographique

RevueAnimal Science Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenStarterPropionateStarchWeaningAnimal scienceHayChemistryRandomized block designFood scienceUreaBiologyBiochemistryAgronomyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the effects of calf starters with different starch content on rumen and blood properties in calves fed under a high plane of nutrition program. Twenty-seven Holstein calves (14 female, 13 male) were assigned to one of three starter treatment groups in a randomized block design: high-starch (41.8%) (n = 9), H; medium-starch (31.9%) (n = 9), M; low-starch (22.0%) (n = 9), L. Milk replacer on powder basis was fed up to 1.2 kg/day as fed, gradually reduced from 6 weeks of age; calves were weaned at 8 weeks of age. Each starter (up to 3.5 kg/day as fed) and chopped hay were provided ad libitum from 5 days of age. Blood was collected from 4 to 13 weeks of age. Rumen fluid was collected at 6, 8, 10, and 13 weeks of age. Serum urea nitrogen concentration after weaning was the lowest in H. Plasma IGF-1 concentrations were higher in H than in L. Ruminal pH was not different, but the molar proportion of ruminal propionate was higher in H than in L throughout the study period. In summary, a high-starch starter may increase propionate production and microbial protein synthesis in the rumen, inducing higher plasma IGF-1 concentrations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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