Ruminal metabolism, blood parameters and animal behavior of bulls submitted to sub-acute ruminal acidosis (SARA) receiving different buffers in high-concentrate diets
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the supplementation of four different buffers into a high-grain diet on ruminal fermentation, blood metabolites, and feeding behavior of feedlot cattle. Five rumen-cannulated bulls (492 ± 24 kg) were distributed in a 5 x 5 Latin square design, through the treatments: CONT (no buffer), RUMO, RUMF, BICA and ALGA. The buffers did not alter (p > 0.05) the apparent digestibility of nutrients, ruminal fluid pH, volatile fatty acid profile, and acetic/propionic ratio compared to the CONT. Except for propionic and isovaleric acids, which were different (p < 0.05) among treatments at 4 and zero hours after feeding, respectively. Ruminal lactic acid accumulation was greater (p < 0.05) in BICA, while ammoniacal nitrogen concentrations were highest (p < 0.05) in CONT and lowest in RUMF. Blood glucose and creatinine were unaffected (p > 0.05), whereas urea and lactate concentrations were reduced (p < 0.05) in RUMO. Among the enzymes, only gamma-glutamyl transferase and creatine kinase showed treatment effects (p < 0.05). Furthermore, feeding and drinking times were unaffected by treatments; however, rumination increased (p < 0.05) in BICA, and idleness was higher in CONT. Overall, buffer inclusion modified ruminal and metabolic responses, indicating a possible modulation of ruminal acidosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».