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Enregistrement W4404196068 · doi:10.3168/jds.2024-25516

Farm factors associated with increased free fatty acids in bulk tank milk

2024· article· en· W4404196068 sur OpenAlexafffundabout
Hannah M Woodhouse, S.J. LeBlanc, T.J. DeVries, Karen J. Hand, D.F. Kelton

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDairy Farmers of OntarioDairy Farmers of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésBulk tankFood scienceMilk fatChemistryAnimal scienceBiologyHerd

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated concentrations of free fatty acids (FFA) in bulk tank milk are a milk quality concern in the dairy industry.Hydrolysis of triacylglycerols (TAG) yields FFA, and milk with ≥1.20 mmol FFA/100 g of milk fat is associated with undesirable characteristics, such as off-flavor, rancidity, reduced foam stability, and inhibited cheese-milk coagulation.Research on FFA is limited and absent in North America, but research out of European regions indicates that high FFA are multifactorial.This study aimed to identify farm-level FFA risk factors in Canadian dairy herds.A cross-sectional study was conducted on 293 Canadian dairy farms in Ontario (n = 238) and British Columbia (n = 55).Over 2 yr, selected farms were visited once to complete a survey, assess milking systems, and gather data on the diet of lactating cows.Bulk tank FFA values for each farm 15 d before and 15 d after the research visit were obtained from the corresponding province's milk marketing board.Using these values, a monthly FFA average was calculated for each farm and used as the outcome variable.Seventy-one farms were tiestall, 109 were freestall with milking parlors, and 113 were freestall with automated milking systems (AMS).The mean bulk tank FFA was 0.84 mmol/100 g of fat (SD = 0.40, range 0.26 to 3.67), and 10% (n = 29) of herds had an elevated monthly average FFA (≥1.20 mmol/100 g of fat).In the final multivariable linear regression model, milking frequency ≥3×/d (times per day) compared with <3×/d was associated with a greater FFA concentration in AMS (β = 0.27, 95% CI: 0.12, 0.41) and tiestall milking systems (β = 1.17, 95% CI: 0.76-1.59).Regardless of milking frequency, none of the parlor farms visited had FFA ≥1.20 mmol/100 g of fat.For farms milking ≥3×/d, not changing the milk filter at least 2×/d was associated with greater FFA concentrations (β = 0.27, 95% CI: 0.10, 0.44).The absence of pre-cooling was also associated with higher FFA levels (β = 0.16, 95% CI: 0.02, 0.3).The final model adjusted R 2 of 29% indicates that more factors associated with bulk tank milk FFA still need to be identified, which may include seasonal, milk composition, and individual cow factors.

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 enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,277

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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