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Enregistrement W4407395245 · doi:10.1139/cjas-2024-0050

Comparison of two internal markers and near-infrared spectroscopy (NIRS) for predicting nutrient digestibility in beef cattle offered diets varying in forage quantity and quality

2025· article· en· W4407395245 sur OpenAlexafffundvenue
Jenilee F Peters, M. L. Swift, G.B. Penner, H.A. Lardner, Tim A. McAllister, Gabriel O Ribeiro

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAlberta Beef Producers
Mots-clésForageBeef cattleAnimal scienceNutrientQuality (philosophy)BiologyNear infrared reflectance spectroscopyFood scienceAgronomyNear-infrared spectroscopyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate acid detergent lignin (ADL), amylase-treated ash-corrected undigestible neutral detergent fiber (uNDFom), and near-infrared spectroscopy (NIRS) of feces as methods to estimate the digestibility of beef cattle diets varying in forage quantity and quality. Five digestibility studies provided individual fecal samples and corresponding apparent total tract digestibility (TTD) of nutrients ( n = 229). An NIRS calibration was expanded with dried and ground samples and calibration performance evaluated using internal cross-validation. Mean fecal recovery of markers were 94.2% (SD ± 15.7%) for ADL and 87.5% (SD ± 11.1%) for uNDFom. The R2 between NIRS and TTD was greater than 0.83 except for ADF digestibility ( R2 = 0.63); however, R2 < 0.78 for internal markers. Concordance correlation coefficients between NIRS and TTD were greater than 0.77, between 0.63 and 0.82 for ADL, and 0.26 to 0.78 for uNDFom. Correction bias (Cb) was greater than 0.76 except for ADF digestibility (Cb = 0.58) as estimated by uNDFom. The mean square error of prediction for NIRS predicted digestibility were lower (<10.7) than those estimated by internal markers. Digestibility predictions from NIRS were more accurate and precise than estimated using the internal makers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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