Milking-to-Milking Variability for Milk Yield, Fat and Protein Percentage, and Somatic Cell Count
Notice bibliographique
Résumé
The main objectives were to analyze milking-to-milking variability in milk yield, fat and protein percentages, and somatic cell count (SCC). Additional objectives were to investigate the factors that affect variation in milk fat percentage and to study the seasonal variations in milk, fat, and protein yields and SCC. A total of 16 farms (14 milked 2x and 2 milked 3x) across Canada participated in a 5-d milk-sampling study, with 27,328 milk samples collected and analyzed for fat and protein yields and SCC. Descriptive statistics for both 2x and 3x herds for milk yield and fat and protein percentages followed a typical pattern throughout lactation, and the somatic cell linear scores were higher in early lactation for first-lactation cows (4.7 vs. 3.8) but were higher at the end of lactation for cows in second lactation or greater (5.1 vs. 4.9). The 2x herds had higher milk yields in the morning (approximately 17 vs. approximately 14 kg), whereas the 3x herds had the lowest milk yields in the morning, and yields peaked at the evening milking (approximately 9 vs. approximately 11.2 kg). A herd management questionnaire was distributed to participating producers to investigate the relationship between management variables and variations in milk fat percentage over the 5-d sampling period. Data from the questionnaire determined that milking period had a significant effect on milk fat in 2x herds, with fat percentage 1.11% lower in the morning compared with the evening milking period. Seasonal differences in milk, fat, and protein yields were investigated in 910 cows on 3 farms, with 5,517 fat and 5,534 protein samples. The seasonal differences in fat yield [summer = 1.02 +/- 1.05 kg/d (SEM); winter = 1.19 +/- 1.05 kg/d] and protein yield (summer = 0.85 +/- 1.05 kg/d; winter = 0.96 +/- 1.05 kg/d) were significant only for first lactation. Understanding the variability in milk yield, fat and protein percentages, and SCC is important when making management decisions and in milk-recording programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».