Short communication: Noninvasive indicators to identify lactating dairy cows with a greater risk of subacute rumen acidosis
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the current study was to evaluate if milk urea nitrogen (MUN) and milk fat content could be used as the noninvasive indicator to identify cows with greater or lower risk of subacute ruminal acidosis (SARA). Our hypothesis was that cows with lower MUN and milk fat content would have greater risk of SARA, whereas cows with higher MUN and milk fat content would have lower risk of SARA. In the screening study, 35 late-lactating Holstein cows (DIM=250±71.1; BW=601±45.4kg) were fed a high-grain diet containing 35% forage and 65% concentrate mix ad libitum for 21 d. Concentration of MUN ranged from 5.7 to 13.9Mg/dL among the 35 cows, and the average milk fat content was 3.5%. Then, 5 cows with highest MUN concentrations with milk fat higher than 3.5% were selected as animals that presumably have low risk of SARA, and 5 cows with lowest MUN concentrations with milk fat less than 3.5% were selected as animals that presumably have high risk of SARA. These 10 animals were ruminally cannulated during the subsequent dry period. As 1 low-risk cow was culled due to fatty liver, 9 animals (DIM=122±33.2; BW=615±49.1kg) were used in the subsequent study in the following lactation. All cows were fed a high-grain diet consisting of 35% forage and 65% concentrate mix ad libitum for 21 d. Ruminal pH was measured every 30 s for 72 h. Minimum (5.75 vs. 5.30) and mean ruminal pH (6.35 vs. 6.04) was higher for low- compared with high-risk animals. In addition, duration of rumen pH below 5.8 was shorter in low-risk animals (52.5 vs. 395min/d). These results suggested that MUN and milk fat content in late-lactating cows fed a high-grain diet may be used to identify cows that have higher or lower risk of SARA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».