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Enregistrement W7019810983

Instrumental methods as strategic supporting tools for systematic biochemical analysis of serra da estrela sheep milk.

2022· article· en· W7019810983 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositório Científico do Instituto Politécnico de Viseu (Instituto Politécnico de Viseu) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionProcess (computing)Identification (biology)Statistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serra da Estrela sheep crude milk is mandatory for the PDO Serra da Estrela (SE) cheese production. The production system implies the need for systematic knowledge of the values of useful matter (fat and protein) to produce cheese. The knowledge of somatic cell count (SCC) allows to predict the mammary health status of ewes as well as make decisions on the use of crude milk for human consumption, through its transformation into cheese. The need for simple, fast and reliable methodologies for the determination of this parameters is fundamental for the sustainability of this productive sector through milk recording procedure for animal genetic evaluation, as well for the previous analysis of the bulk milk, before the process of elaboration of the PDO SE cheese. Two sets of milk samples were collected: 50 individual samples of Serra da Estrela ewes’ milk from 2 farms for analysis of SCC and 53 samples of Serra da Estrela ewes’ milk (16 individual samples and 37 samples of bulk milk) for analysis of fat and protein contents (Fat% and Prot%). Duplicates of samples were simultaneously analyzed by reference and instrumental methodologies (DCC De Laval optical reader and FT-NIR MasterTM from Büchi) as reliable alternatives for parameters evaluation for the SE sheep milk. The results showed a significant agreement between the pairs of values (type of methodologies) for all parameters, with correlations between 0.925 (Prot%) and 0.960 (SCC) (p<0.001). The linear regressions for the pairs of data of the three parameters studied presented a strong adjustment (with the coefficients of determination between 0.856 and 0.921). The findings showed that both instrumental methodologies applied can be used as alternative to count somatic cells and evaluate fat and protein contents of SE sheep milk and will be useful as strategic measuring devices for milk farmers and cheesemakers.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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