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Enregistrement W2061818997 · doi:10.3168/jds.2011-4965

Adding liquid feed to a total mixed ration reduces feed sorting behavior and improves productivity of lactating dairy cows

2012· article· en· W2061818997 sur OpenAlexafffund
T.J. DeVries, Robin Gill

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDairy Farmers of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésDry matterTotal mixed rationAnimal scienceChemistryNutrientLactationComposition (language)Milk fatFood scienceBiologyIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was designed to determine the effect of adding a molasses-based liquid feed (LF) supplement to a total mixed ration (TMR) on the feed sorting behavior and production of dairy cows. Twelve lactating Holstein cows (88.2±19.5 DIM) were exposed, in a crossover design with 21-d periods, to each of 2 treatment diets: 1) control TMR and 2) control TMR with 4.1% dietary dry matter LF added. Dry matter intake (DMI), sorting, and milk yield were recorded for the last 7 d of each treatment period. Milk samples were collected for composition analysis for the last 3 d of each treatment period; these data were used to calculate 4% fat-corrected milk and energy-corrected milk yield. Sorting was determined by subjecting fresh feed and orts samples to particle separation and expressing the actual intake of each particle fraction as a percentage of the predicted intake of that fraction. Addition of LF did not noticeably change the nutrient composition of the ration, with the exception of an expected increase in dietary sugar concentration (from 4.0 to 5.4%). Liquid feed supplementation affected the particle size distribution of the ration, resulting in a lesser amount of short and a greater amount of fine particles. Cows sorted against the longest ration particles on both treatment diets; the extent of this sorting was greater on the control diet (55.0 vs. 68.8%). Dry matter intake was 1.4 kg/d higher when cows were fed the LF diet as compared with the control diet, resulting in higher acid-detergent fiber, neutral-detergent fiber, and sugar intakes. As a result of the increased DMI, cows tended to produce 1.9 kg/d more milk and produced 3.1 and 3.2 kg/d more 4% fat-corrected milk and energy-corrected milk, respectively, on the LF diet. As a result, cows tended to produce more milk fat (0.13 kg/d) and produced more milk protein (0.09 kg/d) on the LF diet. No difference between treatments was observed in the efficiency of milk production. Overall, adding a molasses-based LF to TMR can be used to decrease feed sorting, enhance DMI, and improve milk yield.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations51
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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