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Enregistrement W2056632138 · doi:10.4141/a01-080

Effect of diet and parity on meal patterns of lactating dairy cows

2002· article· en· W2056632138 sur OpenAlexfundvenueno aff
K. A. Beauchemin, Mayumi Maekawa, D. A. Christensen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDairy Farmers of Canada
Mots-clésMealDry matterSilageLatin squareSoybean mealAnimal scienceTotal mixed rationDairy cattleBiologyFood scienceLactationRumenIce calvingFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four multiparous and four primiparous lactating dairy cows housed in stalls were used in a double 4 × 4 Latin square to determine the effect of parity and diet on meal patterns. Cows were fed one of four diets: three total mixed rations containing 40, 50, or 60% barley silage on a dry matter (DM) basis, and a diet in which forage and concentrate were allocated separately (SI) containing 50% concentrate. Dry matter intake was similar for all diets (18.2 ± 0.6 kg d -1 ), as were the number of meals per day (10 ± 1 meals d -1 ) and meal duration (35 ± 3 min meal -1 ). Meal size was larger (5.2 vs. 1.1 or 1.9 kg DM meal -1 ), and eating rate was faster (0.265 vs. 0.053 or 0.034 kg DM min -1 ) when cows consumed concentrate, compared with silage or TMR, respectively. Meal size of TMR, silage or concentrate was positively related to DM intake (r = 0.82, 0.76, and 0.98; respectively). For cows consuming TMR, the number of meals per day was negatively related to DM intake (r = -0.41). Dry matter intake increased when meal size increased, primarily as a result of longer meals and, to a lesser extent, faster eating rate. Feeding management had little effect on meal patterns. Multiparous cows tended to eat more in each meal compared with primiparous cows, but both groups spent the same amount of time eating per meal. Key words: Cows, parity, meal patterns, feeding management

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations52
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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