The effect of non-nutritional factors on milk urea nitrogen levels in dairy cows in Prince Edward Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We determined the effects of non-nutritional factors such as breed, parity, days in milk (DIM), milk production, milk quality and milk components on milk urea nitrogen (MUN) concentration. A total of 177 dairy farms in Prince Edward Island containing 10,688 lactating dairy cows participated in the project. Individual-cow milk samples (n=68,158) were collected monthly from July 1999 to June 2000 from each farm. MUN was measured using a Fossomatic 4000 Milkoscan Analyzer at the PEI Milk Quality Laboratory. Descriptive statistics for MUN, parity, DIM, and test-day milk yield, fat and protein were calculated. Mixed linear-regression models were used; "cow" and "herd" were included as random effects to control for the effect of clustering of MUN test dates within cow, and clustering of cows within herd, respectively. The MUN was lower during the first month of lactation, peaked at 4 months of lactation, and decreased later in lactation. A positive relationship existed between MUN concentration and milk yield, while negative relationships with milk protein% and linear score were observed. A quadratic relationship existed between milk fat% and MUN concentration, with higher MUN occurring at mid-range fat percentages. The variation at the herd and cow levels in the model were 19.7 and 19.0%, respectively; while the variation at the test date level was 61.3%. The non-nutritional factors studied explained 13.3% of the variation in MUN.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».