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Enregistrement W1976590335 · doi:10.3168/jds.2008-1613

Grazing cows are more efficient than zero-grazed and grass silage-fed cows in milk rumenic acid production

2009· article· en· W1976590335 sur OpenAlexafffund
Riazuddin Mohammed, Catherine Stanton, J.J. Kennelly, J. K. G. Kramer, John F. Mee, David R. Glimm, M. O’Donovan, John J. Murphy

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDry matterSilageRumenGrazingVaccenic acidConjugated linoleic acidLatin squareAnimal scienceBiologyLactationForageLinoleic acidChemistryFatty acidFood scienceAgronomyFermentationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Six rumen-cannulated Holstein cows in early lactation were assigned to 3 treatments: grazing (G), zero-grazing (ZG), and grass silage (GS) harvested from the same perennial rye grass sward in a 3 x 3 Latin square design with three 21-d periods. The objectives of this study were to investigate the underlying mechanisms for the reported elevation in milk rumenic acid (RA) concentration associated with G compared with ZG and GS, and to identify the important variables contributing to the milk RA response. Grazing animals were offered 20 kg of dry matter/cow per day; indoor animals were offered ad libitum grass or silage. A concentrate at a rate of 3 kg/d was also offered to all cows. Rumen, plasma, and milk samples were collected in the third week of each period. Data were analyzed by the MIXED procedure of SAS. Dry matter intakes were less for GS with no difference between G and ZG. Milk yield was greater for G than for ZG or GS. Milk fat and protein contents were less for GS with no difference between G and ZG. The combined intake (g/d) of linoleic and linolenic (18:3n-3) acids was different across the treatments (G: 433; ZG: 327; and GS: 164). Rumen pH was less for G with no difference between ZG and GS. Concentrations of volatile fatty acids and ammonia nitrogen in rumens were not different across the treatments. Wet rumen fill was less for G with no difference between ZG and GS. Vaccenic acid concentrations were different across the treatments in rumen (G: 12.30%, ZG: 9.31%, and GS: 4.21%); plasma (G: 2.18%, ZG: 1.47%, and GS: 0.66%) and milk (G: 4.73%, ZG: 3.49%, and GS: 0.99%). Milk RA concentrations were greater for G (2.07%) than for ZG (1.38%) and GS (0.54%). Milk desaturase index based on the ratio cis-9-14:1/14:0 was not different across the treatments. Milk RA yield per 100 g of linoleic acid and linolenic acid intake (efficiency) was 2.23, 1.50, and 0.62 g in G, ZG, and GS, respectively, suggesting that G cows were more efficient than ZG and GS cows in milk RA production. Stepwise regression analysis of a group of variables revealed that plasma vaccenic acid accounted for 95% of the variation in milk RA production. Milk desaturase index did not enter into the model. Overall findings suggest that substrate intake influenced milk RA production but it was not the only factor involved. There were differences in efficiency of milk RA production, which appears to depend on the factors regulating ruminal vaccenic acid production and its supply to the mammary tissue.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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

Citations66
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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