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Enregistrement W780174597 · doi:10.21423/aabppro20074604

Meta-analysis of the Metabolic Impacts of Monensin in Lactating Dairy Cattle

2007· article· en· W780174597 sur OpenAlexaffabout
T.F. Duffield, A.R. Rabiee, I.J. Lean

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference Proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonensinRumenPropionateButyrateDairy cattleNEFAPopulationBeef cattleAnimal scienceFatty acidBiologyChemistryFood scienceBiochemistryMedicineFermentationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monensin shifts the microbial population in the rumen towards more gram negative bacteria, consequently changing rumen volatile fatty acid concentrations towards propionate and away from acetate and butyrate. Since the late 1980's there have been many papers published on the effects of monensin in lactating dairy cattle. Recently, approvals for use on monensin have been obtained in Canada and the United States, while the product has been available for dairy cattle in countries such as Mexico, Australia and New Zealand for many years. The impacts of monensin on energy metabolism, including effects on serum ketones, NEFA, glucose, and urea have not always been consistent. Meta-analysis is a useful tool that can be employed to both summarize effects across studies and to investigate factors explaining potential heterogeneity of response.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,029
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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