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Enregistrement W2024722203 · doi:10.3168/jds.2013-7199

Dietary preference in dairy calves for feed ingredients high in energy and protein

2014· article· en· W2024722203 sur OpenAlexafffund
E.K. Miller-Cushon, C. Montoro, Ignacio R. Ipharraguerre, À. Bach

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria
Mots-clésMealStarterFood scienceSoybean mealRapeseedGlutenCorn gluten mealBiologyAnimal scienceWeaningFish mealMeat and bone mealFeed conversion ratioPreference testMathematicsPreferenceBody weightStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 3 experiments, we assessed preference of recently weaned dairy calves for (1) 8 high-energy feed types [barley meal, corn meal, corn gluten feed (CGF), oat meal, rice meal, sorghum meal, wheat meal, and wheat middlings meal]; (2) 6 high-protein feed types [corn gluten meal (CGM), wheat distillers dried grains, rapeseed meal, soybean meal (SBM), sunflower meal, and pea meal]; and (3) 4 mixtures (50:50) of the highest- and lowest-ranked high-energy and high-protein feeds, to assess whether calves maintain preference for feed ingredients that are included in a mixture. In all experiments, pairwise preference tests were conducted between all feed types (28 different pairwise preference tests in experiment 1, 15 tests in experiment 2, and 6 tests in experiment 3). Each pairwise preference test was conducted by offering ad libitum access to both feed types for 6h. All tests were repeated with 20 Holstein calves. Before this study, calves were offered milk replacer at a rate of 4 L/d and a pelleted starter feed ad libitum. After weaning at 62 d of age, each calf was involved in a pairwise preference test at 3 and 5d postweaning. A preference ratio was calculated for each calf in each test as (intake of feed type A)/(intake of feed type A + intake of feed type B). Preference for feed types was ranked across tests in each experiment using pairwise comparison charts. In experiment 1, the highest-ranked high-energy feed type was wheat meal and the lowest ranked were rice meal and CGF. In experiment 2, the highest-ranked high-protein feed type was SBM and the lowest ranked was CGM. According to the preference rankings from experiments 1 and 2, experiment 3 evaluated (50:50) mixtures of SBM + wheat meal, SBM + CGF, CGM + wheat meal, and CGM + CGF. The mixture of SBM + wheat meal was highest ranked, CGM + CGF was lowest ranked, and the mixtures containing one high-ranked and one low-ranked feed ingredient (SBM + CGF and CGM + wheat meal) were ranked equally. The results of this study indicate that young calves exhibit clear preferences for certain high-energy and high-protein feeds that may be considered highly palatable. Further, preference ranking of feed types provided as 50:50 mixtures was consistent with ranking of individual feed types, suggesting that palatability of mixed starter rations can be improved by inclusion of a preferred feed type.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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