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Enregistrement W4399317405

Trace mineral concentrations in Canadian beef calves at weaning.

2024· article· en· W4399317405 sur OpenAlexaffabout
Cheryl Waldner, John Campbell

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrace mineralBeef cattleTrace MineralsAnimal scienceTRACE (psycholinguistics)WeaningMineralEnvironmental scienceBiologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To describe the copper and selenium statuses of beef calves at weaning. Animal: = 1998) were sampled from 106 Canadian cow-calf herds in the fall of 2021. Procedure: Serum samples from calves were tested for copper, selenium, and molybdenum concentrations. Results: Although the percentages of calves classified as selenium deficient (< 0.025 ppm) were relatively low (0.5% western Canada, 3% eastern Canada), 53% of calves from western Canada and 77% of calves from eastern Canada were classified as having less than adequate selenium concentrations (< 0.08 ppm). Copper deficiency (< 0.5 ppm) was common in calves from both western (17%) and eastern (14%) Canada. High molybdenum concentrations (> 0.10 ppm) were identified in 6% of calves from western Canada and 7% of calves from eastern Canada. Conclusion: < 0.001). Copper and molybdenum concentrations were not significantly different between western and eastern Canada. Less-than-adequate serum copper was the most common deficiency identified in Canadian beef calves at weaning. Clinical relevance: Trace minerals are important for immune system function in calves at weaning. Selenium concentrations in calves at weaning were lower than in cows from the same herds collected at pregnancy testing 2 y earlier. Copper deficiency was also identified, though less frequently than for mature cows. Supplementation programs for calves should be customized based on testing and recognize both regional and age differences in risk.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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'admission2
Résumé présentoui

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