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Enregistrement W1997541256 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(06)72093-8

Milk from Forage as Affected by Carbohydrate Source and Degradability with Alfalfa Silage-Based Diets

2006· article· en· W1997541256 sur OpenAlexafffund
Édith Charbonneau, P.Y. Chouinard, G. Allard, H. Lapierre, D. Pellerin

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNovalaitMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationUniversité Laval
Mots-clésForageLatin squareSilageRumenAnimal scienceChemistryDry matterLactationCarbohydrateFood scienceStarchFodderLactoseBiologyAgronomyFermentationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Milk from forage (MF) is an estimation of the milk produced solely from forage intake. It is calculated by subtracting milk production theoretically allowed by concentrates from total milk production, assuming that maintenance requirements are covered by the forage portion of the diet. Eight multiparous Holstein cows in early lactation were used in a replicated 4 x 4 Latin square design to evaluate the impact on MF of different sources of carbohydrate with forage that was high in RDP. Diets were alfalfa-based total mixed rations that were formulated to provide similar concentrations of NEL and CP while differing in rumen degradability of concentrate carbohydrates. Treatments were 1) cracked corn (control), 2) ground corn (GC), 3) GC plus wheat starch (GC+S), and 4) GC plus dried whey permeate (GC+W). The GC and the GC+S treatments increased MF as calculated on a protein basis (14.8 vs. 10.5 kg) and increased average MF production (8.6 vs. 5.5 kg) compared with the control. Protein of forage was used more efficiently with GC and with GC+S, as shown by the lower differences between allowable MF, which estimates the potential for milk production from forage, and MF on a protein basis for these 2 treatments when compared with the control. Compared with the control, DMI increased with GC and GC+S; GC+W yielded the highest DMI. Milk production with GC+W (35.8 kg/d) was lower than with GC and GC+S (37.5 kg/d) but was higher than the control (34.0 kg/d). Milk fat concentration was higher with GC+W and lower with GC+S; GC and the control had intermediate values. Milk urea was higher with the control diet compared with the other 3 treatments. Results emphasize the advantage of using concentrates of higher degradability in the rumen to improve MF and milk production when feeding silage with high rumen-degradable protein.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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