Incorporation of Milk Yield, Dry Matter Intake and Phosphorous Excretion Predictive Functions in the Development of a Multi-Objective Dairy Feed Formulation Software Program
Notice bibliographique
Résumé
Predictive functions for milk yield, dry matter intake, and phosphorous-manure derived from the National Research Council 2001 and the present study were incorporated in the development of a multiple objective dairy feed formulation software program (MoF-Dairy Edition-2010); that attempted to optimise feed cost, milk yield and profits while minimising Phosphorous-excretion in manure. Important objects in the feed milling industry considered in the program development were feed millers, dairy farmers, and government feed policy regulatory guidelines. The multi-objective formulation approach comprises hierarchical design levels which include data, model, tools, and output layers. Program database objects are manipulated using VB.NET programming language within a Microsoft .NET Framework Environment. Users interact with the program by providing individual details after which a customer system instance is created. Program formulation inputs are entered through VB forms linked to the core simulation model layer (Microsoft SQL Server Database) to automatically calculate and generate nutrient requirements in accordance with NRC, 2001 for the particular cow or cow production groups under specified production performance parameters. The final solution is obtained by allowing the program to solve for the most feasible combination of available ingredients under the imposed formulation, ingredient as well as nutrient constraints. Program outputs include tailor-made reports on feed formulae; and the accompanying physical nutrient compositions and nutrient deviation analysis; potential unit and gross P-manure environmental pollution, and business economic analysis; detailing concentrate supplementation rates per cow per milking as well as the corresponding projected daily milk profit margins.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».