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Enregistrement W7042900060

Profils en acides gras, abondance de composés volatils et propriétés sensorielles du lait de vaches recevant de la fléole des prés sous forme de foin, d'ensilage ou de pâturage

2013· other· fr· W7042900060 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueX-ray Diffraction in Crystallography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of CanadaNovalaitMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationUniversité Laval
Mots-clésEnvironmental factorAnguillidaePiscivoreFish <Actinopterygii>
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afin d’évaluer l’effet du type de fourrage utilisé dans la ration sur la flaveur ainsi que sur le profil en acides gras et en composés volatils du lait, des vaches laitières ont reçu une ration à base de fléole des prés sous forme de foin, d’ensilage ou de pâturage. Le rapport acide palmitique sur acide oléique fût inférieur pour le lait issu du traitement pâturage comparativement aux autres traitements. Le type de fourrages a également affecté les teneurs en acides gras, alcools, aldéhydes, cétones, lactones et terpènes du lait. Des panélistes ont été en mesures de différencier les laits des traitements foin et pâturage. Les résultats de cette expérience montrent que les profils en acides gras et en composés volatils des sécrétions lactées peuvent être modulés par le type de fourrage servi aux vaches et que ces changements influencent les propriétés sensorielles du lait.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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