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Enregistrement W2000624740 · doi:10.4141/a01-055

Effects of heated drinking water on the production responses of lactating Holstein and Jersey cows

2002· article· en· W2000624740 sur OpenAlexafffundvenue
V.R. Osborne, R. R. Hacker, B.W. McBride

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of Ontario
Mots-clésMilkingAnimal scienceWater intakeMilk productionDairy cattleChemistryBiologyEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment was conducted to evaluate the effect of heating the drinking water of lactating dairy cows in different ambient environments on the feed and water intake and milk yield and composition and hydration status of Jersey and Holstein cows. Eighteen cows were randomly assigned to either an ambient (7–15°C), or a continuously heated (30–33°C), drinking water treatment in a switchback design. The experiment was replicated four times [spring (24.4°C), summer (21.1°C), autumn (11.8°C), and winter (12.6°C)] in a tie-stall facility. Free water intake was 3.40–5.95% greater (P < 0.05) each time the heated versus ambient drinking water was supplied across all trials. Both breeds responded similarly. Feed intake was increased 4.47% (P < 0.001) when cattle were offered the heated water during the summer experiment. Milk yield was greater (P < 0.01) for the spring and summer (P < 0.05) experiments when cattle were consuming the ambient water treatment. Water treatment had no effect on milk components or hydration status. Cows consumed 40% of their daily water intake within 2 h of each milking and feeding time. The results of this experiment demonstrate that cows drank more warm water when offered, but the increase in free water intake did not influence milk yield. Key words: Drinking water temperature, milk yield, feed and water intake, dairy cattle

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, 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

Citations40
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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