A model to optimise the requirements of lactating dairy cows for physically effective neutral detergent fibre
Notice bibliographique
Résumé
This study modelled multiple physiological responses of dairy cows to physical and chemical characteristics of a diet aiming to optimise their requirements for physically effective neutral detergent fibre, expressed inclusive of particles-dry matter > 8 mm (peNDF > 8). Extensive research data, comprising a wide range of feeding conditions (n = 64 studies and 257 different dietary treatments), were used to parameterise the model, while statistical modelling was used to account for the inter- and intra-experiment variation as well as to derive the model estimates. Physiological thresholds and 'safety limits' of peNDF > 8 for maintaining different physiological variables were derived using non-linear statistical modelling. Results showed that peNDF > 8 content in the diet is a key factor stimulating rumination activity, maintaining optimal ruminal pH and promoting fibre digestion. Modelling data with regard to the association of fibre digestion and time duration of ruminal pH < 5.8 and dietary peNDF > 8 suggests that feeding of less than 13.7% peNDF > 8 (the lower 'safety limit') is critical to prevent depression of fibre digestion in dairy cows. The study also indicated that the beneficial effects of peNDF > 8 on ruminal pH and fibre digestion can be at the expense of the dry matter intake (DMI) level of high-producing cows when the peNDF > 8 threshold of 14.9% in the diet is exceeded. In terms of the optimisation of peNDF > 8 requirements, the modelling data suggest that feeding of 17-18.5% peNDF > 8 can be beneficial in maintaining ruminal pH, while allowing a relatively high DMI (22.3-22.7 kg x d(-1)) for average high-producing dairy cows.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».