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Enregistrement W4400406505 · doi:10.1139/cjas-2024-0013

Animal and farm factors affecting the fatty acid profile and amyloid a concentration of milk on Quebec dairy farms

2024· article· en· W4400406505 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sharon Y Mowete, D.E. Santschi, Kim Kwiatkowski, Paula Azevedo, Nympha De Neve, Veerle Fievez

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensResearch ManitobaSte. Anne's HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDairy Farmers of Manitoba
Mots-clésFatty acidFood scienceDairy cattleMilk fatDairy industryChemistryAnimal scienceBiologyBiochemistryLinseed oil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relationships between farm and animal factors and the fatty acid (FA) profile and milk amyloid A (MAA) content of milk were determined in 336 Holstein dairy cows on 24 Quebec farms using multiple regression. Cows with a somatic cell count (SCC) >200 000, and farms feeding palm oil were excluded. Independent factors of the regression models included days in milk (DIM), parity, yield, fat and protein contents of milk, SCC, and the dietary contents of neutral detergent fiber (NDF) and crude fat (CFAT). Nonsignificant variables with P > 0.25 were stepwise removed. Models with high fits were those of total short-chain FA, medium-chain FA, odd- and branched-chain FA (OBCFA), and saturated long-chain FA with R2 of 0.33, 0.36, 0.34, and 0.41, respectively. The fat and protein contents and yield of milk did not affect the milk FA profile. Higher NDF increased the milk fat proportions of short-chain FA and OBCFA and decreased those of monounsaturated (MUFA) and polyunsaturated FA (PUFA). Higher CFAT reduced this proportion of short-chain FA but increased those of MUFA and PUFA. Increasing DIM reduced this proportion of short-chain FA and increased that of medium-chain FA. Higher SCC increased MAA.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,128

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
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 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'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'admission4
Résumé présentoui

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