Evaluation of Cornell Net Carbohydrate and Protein System predictions of milk production, intake and liveweight change of grazing dairy cows fed contrast silages
Notice bibliographique
Résumé
The importance of mechanistic models for ration balancing with forages is indicated and physical limitations to intake emphasized, because these limit energy and nutrient supply to cows grazing forages, especially grass. Ration-balancing models using fresh or ensiled forages to complement pasture will need to accommodate intake limitations due to rumen fill, clearance, chewing or other criteria. The potential of the Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) model to predict milk production from diets based on pasture and forage supplements was tested using data from two experiments. Data were obtained from studies in which pasture was complemented with contrasting silages including maize, pasture, sulla, lotus and forage mixtures, comprising 0·30–0·40 of dry matter intake (DMI). Twelve diets were used in the evaluation. DMI, liveweight (LW), days in milk, and diet composition were determined during the trials and used as inputs in the model. Across all diets, a significant relationship existed between predicted and actual values for DMI ( R 2 =0·58), milk yield ( R 2 =0·59) and LW change ( R 2 =0·51), but there were still large unexplained sources of variation. No significant mean bias was observed for any of the variables, but the slope of residual differences against predicted values was significantly different from zero for milk yield, LW change and for DMI ( P <0·06). The results indicate a satisfactory prediction of milk production when cows are neither gaining nor losing weight, but that a systematic bias exists probably because of the failure of the CNCPS model to account for energy and nutrient partitioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».