Prediction of nitrogen use in dairy cattle: a multivariate Bayesian approach
Notice bibliographique
Résumé
Quantification of dairy cattle nitrogen (N) excretion and secretion is necessary to improve the efficiency with which feed N is converted to milk N (ENU). Faecal and urinary N excretion and milk N secretion are correlated with each other and thus are more accurately described by a multivariate model that can accommodate the covariance between the three observations than by three separate univariate models. Further, by simultaneously predicting the three routes of excretion and taking advantage of the mass balance relationships between them, covariate effects on N partitioning from feed to faeces and absorbed N and from absorbed N to milk and urine N and animal ENU can be estimated. A database containing 1094 lactating dairy cow observations collated from indirect calorimetry experiments was used for model development. Dietary metabolisable energy content (ME, MJ/kg DM) increased ENU at a decreasing rate, increased the efficiency with which feed N was converted to absorbed N and decreased the efficiency with which absorbed N was converted to milk N. However, the parameter estimate of the effect of ME on post-absorption efficiency was not different from zero when the model was fitted to a data subset in which net energy and metabolisable protein were at or above requirement. This suggests the effect of ME on post-absorption N use is dependent on the energy status of the animal.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».