Accuracy and precision of total mixed rations fed on commercial dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
Despite the significant time and effort spent formulating total mixed rations (TMR), it is evident that the ration delivered by the producer and that consumed by the cow may not accurately reflect that originally formulated. The objectives of this study were to (1) determine how TMR fed agrees with or differs from TMR formulation (accuracy), (2) determine daily variability in physical and chemical characteristics of TMR delivered (precision), and (3) investigate the relationship between daily variability in ration characteristics and group-average measures of productivity [dry matter intake (DMI), milk yield, milk components, efficiency, and feed sorting] on commercial dairy farms. Twenty-two commercial freestall herds were visited for 7 consecutive days in both summer and winter months. Fresh and refusal feed samples were collected daily to assess particle size distribution, dry matter, and chemical composition. Milk test data, including yield, fat, and protein were collected from a coinciding Dairy Herd Improvement test. Multivariable mixed-effect regression models were used to analyze associations between productivity measures and daily ration variability, measured as coefficient of variation (CV) over 7d. The average TMR [crude protein=16.5%, net energy for lactation (NEL) = 1.7 Mcal/kg, nonfiber carbohydrates = 41.3%, total digestible nutrients = 73.3%, neutral detergent fiber=31.3%, acid detergent fiber=20.5%, Ca = 0.92%, p=0.42%, Mg = 0.35%, K = 1.45%, Na = 0.41%] delivered exceeded TMR formulation for NEL (+0.05 Mcal/kg), nonfiber carbohydrates (+1.2%), acid detergent fiber (+0.7%), Ca (+0.08%), P (+0.02%), Mg (+0.02%), and K (+0.04%) and underfed crude protein (-0.4%), neutral detergent fiber (-0.6%), and Na (-0.1%). Dietary measures with high day-to-day CV were average feed refusal rate (CV = 74%), percent long particles (CV = 16%), percent medium particles (CV = 7.7%), percent short particles (CV = 6.1%), percent fine particles (CV = 13%), Ca (CV = 7.7%), Mg (CV = 5.2%), and Na (CV = 10%). Every 0.5-percentage-point decrease in daily NEL (CV = 1.2 ± 0.4%) was associated with 3.2 kg/d greater milk yield, 1.0 kg/d greater DMI, and 4.3% greater efficiency of production. Every 5-percentage-point decrease in variability in percent long particles (average percent long = 19.8 ± 6.5; CV = 16.1 ± 6.9%) in the TMR was associated with 1.2 kg/d greater milk yield and a 2.6% increase in efficiency of milk production. These results demonstrate the importance of ensuring TMR consistency to maximize DMI, production, and efficiency.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».