Effet d'un supplément d'huile de lin avec différents niveaux d'amidon dans la ration sur le profil en lactones et les proportions de différents intermédiaires du processus de biohydrogénation de l'acide α-linolénique dans le lait chez la vache
Notice bibliographique
Résumé
Vingt-quatre vaches ont été utilisées afin d’évaluer les effets du rapport fourrages:concentrés et de l’ajout d’huile de lin dans la ration sur les profils en acides gras et en lactones du lait. L’huile de lin a fait augmenter les concentrations de 18:3 cis-9, cis-12, cis-15 dans le gras du lait, et ces augmentations ont été plus importantes avec les rations riches en concentrés. L’huile a également fait augmenter les teneurs en 18:1 trans 13 et en 18:2 cis 9, trans 13, tandis que le 18:3 cis 9, trans 13, cis 15 n’a pas été détecté. La teneur en γ-12:0 a été plus élevée dans le lait avec la ration riche en concentrés et contenant de l’huile, mais aucun effet n’était apparent lorsque l’huile était ajoutée à la ration faible en concentrés. Finalement, la teneur en γ-12:1 a été plus élevée avec les rations riches en concentrés, tandis que la γ-12:2 n’a pas été détectée.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».