Effect of Concentrate Level and Feeding Management on Chewing Activities, Saliva Production, and Ruminal pH of Lactating Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
Eight ruminally cannulated lactating Holstein cows were used in a double 4 x 4 Latin square to determine the effects of 1) proportion of barley silage [40, 50, and 60% of dry matter (DM)] in the diet, and 2) feeding a total mixed ration (TMR) compared with separate ingredients (SI) on chewing activities, saliva production, and ruminal pH. Although cows fed SI were offered a diet containing 50% silage, they actually consumed a diet containing 43% silage (DM basis). Dry matter intake and milk yield were similar for all diets (18.2 kg of DM/d and 27.2 kg/d, respectively). Cows fed the 40% silage TMR spent more time eating than cows fed SI (243 vs. 198 min/d), but rumination time was similar (546 min/d). Eating time was similar among the TMR diets, but rumination time increased from 498 to 516 and 584 min/d as silage in the TMR increased from 40 to 50, and then to 60%, respectively. The secretion of saliva per gram of feed was 4.43, 3.18, and 1.19 ml/g of DM with consumption of silage, TMR, and concentrate, respectively. Resting salivation rate was similar for all diets (101 ml/min). Regardless of the diet, cows secreted 239 +/- 17 L/d of saliva, and ruminal pH was below 5.8 for 10 h/d. Results indicated increased chewing time did not increase total daily saliva secretion because increased eating and ruminating saliva was associated with decreased resting saliva. Feeding SI increased the risk of acidosis, because cows ate a higher proportion of concentrate than intended.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».