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Enregistrement W2087992693 · doi:10.3168/jds.2006-818

Altering Physically Effective Fiber Intake Through Forage Proportion and Particle Length: Digestion and Milk Production

2007· article· en· W2087992693 sur OpenAlexafffund
Wenzhu Yang, K. A. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaDairy Farmers of Canada
Mots-clésDry matterLatin squareNeutral Detergent FiberDigestion (alchemy)ForageAnimal scienceChemistrySilageTotal mixed rationNutrientFood scienceFiberBiologyAgronomyRumenLactationFermentationChromatographyIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intake of physically effective neutral detergent fiber (peNDF) of dairy cows was altered by adjusting the proportion of forage in the diet and forage particle length, and effects on nutrient intake, site and extent of digestion, microbial N synthesis, and milk production were measured. The experiment was designed as a triplicated 4 x 4 Latin square using 12 lactating dairy cows, with 4 that were ruminally and duodenally cannulated, 4 that were ruminally cannulated, and 4 that were intact. Thus, the site and extent of digestion, and microbial N synthesis were measured in a single 4 x 4 Latin square. Treatments were arranged in a 2 x 2 factorial design; 2 forage particle lengths (FPL) of alfalfa silage (short and long) were combined with low (35:65) and high (60:40) forage:concentrate (F:C) ratios (dry matter basis). Dietary peNDF content was determined from the sum of the proportion (dry matter basis) of dietary dry matter retained either on the 2 screens (8- and 19-mm) or on the 3 screens (1.18-, 8-, and 19-mm) of the Penn State Particle Separator multiplied by the neutral detergent fiber content of the diet. An increased F:C ratio reduced intakes of dry matter and starch by 9 and 46%, respectively, but increased intake of fiber from forage sources by 53%. Digestibility of dry matter in the total tract was not affected, whereas total digestion of fiber and N was improved by increasing the F:C ratio. Improved total fiber digestion resulted from higher ruminal digestion, which was partially due to a shift in starch digestion from the rumen to the intestine with the increased F:C ratio. Actual milk yield was decreased but production of 4% fat-corrected milk was similar between the low and high F:C diets because of increased milk fat content. Increased FPL increased intake of peNDF, especially when the high F:C diet was fed. However, nutrient intakes, N metabolism in the digestive tract, and milk production were not affected. Digestibility of neutral detergent fiber in the total tract was increased because of improved fiber digestion in the rumen with increased FPL. These results indicate that feeding dairy cows a low F:C diet is beneficial in terms of increasing feed intake, microbial N synthesis, and milk production. However, low F:C diets do not maximize feed digestion and production efficiency because of the effects of subacute ruminal acidosis. Increased FPL improves fiber utilization with minimal effects on the digestion of other nutrients and milk production. Increasing dietary peNDF, through an increased proportion of forage or increased FPL, improves fiber digestion because of improved rumen function.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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