Effects of Corn Silage Processing and Amino Acid Supplementation on the Performance of Lactating Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
This experiment was conducted to determine the effect of crop processing and amino acid supplementation on dairy cow performance. Corn silage processed (PCS) or unprocessed (UCS) was used as the main forage (45% of dry matter, DM) in a total mixed ration (TMR). Each TMR was either supplemented (AA) or not (AAO) with ruminally protected amino acids (lysine, 3 g/d and methionine, 14 g/d). Thirty-two (551 kg) Holstein cows were randomly assigned to four treatments: PCS-AA, PCS-AA0, UCS-AA, and UCS-AA0 in a 2 x 2 factorial structure. Between wk 7 and 17 of lactation, cows were fed ad libitum TMR comprising 45% of corn silage plus 1 kg of grass hay once a day. The UCS presented better fermentation characteristics than PCS. Dry matter intake (DMI) of the TMR was not affected by treatment and averaged 22.7 kg/d. Energy-corrected milk (ECM) production was 9% higher with UCS than with PCS (33.1 vs. 30.1 kg/d). Milk efficiency was therefore 6% higher with UCS than with PCS (1.43 vs. 1.35 kg ECM/kg of DMI). The concentration of major milk constituents (fat, protein, lactose, urea) was not affected by treatments. Apparent digestibility of DM, organic matter, N, starch, acid detergent fiber, and neutral detergent fiber were similar among treatments. The effective ruminal degradability of DM, starch, and protein, however, was greater with PCS than with UCS. Amino acid supplementation had no effect on milk production nor on milk constituents, whether it was used with processed corn silage or with unprocessed corn silage. These data indicate that feeding UCS resulted in a greater milk production compared with PCS. The numerically higher DMI, a potentially greater intestinal digestion of starch or the better conservation of UCS could have contributed to the greater milk production.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».