Våm-pH hos mjölkkor : jämförelse av mättekniker och pH-förändring i samband med foderintag
Bibliographic record
Abstract
Våmmens pH hos mjölkkor varierar under dygnet och mikroberna i våmmen behöver ett pH mellan 6-6,5 för att fungera optimalt. Normalt hålls våm-pH stabilt genom att kon absorberar flyktiga fettsyror (VFA) till blodet och den viktigaste mekanismen är saliven vilket har en buffringsförmåga då den innehåller bikarbonat och vätefosfatjoner. Salivflödeshastigheten påverkas av tuggaktivitet och idissling. Partikellängd och andel grovfoder i förhållande till kraftfoder påverkar våmmiljön och våm-pH. Utfodringsstrategier och rutiner samt antal gånger en ko äter per dygn påverkar våm-pH. Vid en plötslig foderstatförändring eller ett ökat intag av icke strukturella kolhydrater eller sänkt konsumtion av fiber kan mjölkkon utveckla våmacidos. Våm-pH under 5,5 anses vara onormalt och kan indikera våmacidos/ subakut våmacidos. Genom att mäta pH i våmvätska kan det gå att få en indikation på våmacidos. \n \nSyftet med den här masteruppsatsen var att undersöka normala variationer i våm-pH hos mjölkkor och försöket utfördes vid Sveriges lantbruksuniversitet (SLU) forskningscentrum Lövsta i Uppsala. Det ingick två lakterande kor och två sinkor av rasen svensk röd och vit boskap med permanent våmfistel. Försöket var uppdelat i tre mätperioder, där en mätperiod varade i fyra dygn. Mätmetoderna som användes var: Lethbridge Research Center pH measurement system (LRCpH) som används i forskning och eCow FarmBolus (eBolus) som är en kommersiell produkt och kan användas på kor utan våmfistel. Metoderna användes för att kontinuerligt registrera pH i ventrala våmsäcken och efter två dygn flyttades eBolus till nätmagen för att registrera pH. Manuella provtagningar och mätningar av våm-pH utfördes också med regelbundna intervaller över dygnet. \n \nResultatet visade att de lakterande korna hade lägre våm-pH än sinkorna (p<0,0001). Nätmagens pH skiljde sig inte mellan de lakterande korna och sinkorna (p>0,05). Nätmagen hade ett högre pH än våmmen (p<0,0001). Det fanns ett starkt samband mellan teknikerna LRCpH och manuell provtagning (r = 0,71; p<0,0001), eBolus-våmmen och manuell provtagning (r=0,70; p<0,0001) samt LRCpH och eBolus-våmmen (r =0,66; p<0,0001). Tiden och antalgånger våm-pH var under 5,8 visade ingen signifikant skillnad mellan de lakterande korna och sinkorna (p>0,05). Våm-pH var inte konstant under dygnet och efter kraftfoder- och ensilageintag sjönk våm-pH.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.014 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".