Invited review: Effects of milk ration on solid feed intake, weaning, and performance in dairy heifers
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Notice bibliographique
Résumé
A feeding regimen that allows a smooth transition from milk to solid feed is vital for successful heifer-rearing programs. In the past, research efforts have focused on the development of feeding methods that allow early weaning, perhaps because the risk of disease is highest during the milk feeding stage. To encourage early intake of calf starter, conventional feeding programs have limited the supply of milk (often to 10% of BW at birth). However, dairy calves provided free access to milk will typically consume more than twice this amount. We critically review the available literature examining the relationship between milk feeding method, solid feed consumption, and rumen development in young dairy calves and identify areas where new work is required. We conclude that milk-fed dairy calves can safely ingest milk at approximately 20% of body weight (BW)/d, and greater milk consumption supports greater BW gain, improved feed efficiency, reduced incidence of disease, and greater opportunity to express natural behaviors, which in combination suggest improved welfare. Method of weaning greatly influences feed consumption, rumen development, and growth check in calves provided higher amounts of milk. Gradual weaning encourages starter intake during the preweaning period, and both weaning age and duration of weaning influence this consumption. Increased solid feed consumption during the weaning process contributes to rumen development, permitting higher starter intake and BW gain after weaning. Growth factors in milk may also enhance the growth and maturation of the gastrointestinal tract, but more research is required to understand the role of these factors. Greater nutrient supply through increased amount of milk appears to improve immune function and long-term performance of heifer calves; for example, reducing the age at first breeding and increasing first-lactation milk yield, but more research is needed to confirm these effects.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle