Day-to-day variation in milk yield and milk composition at the udder-quarter level
Notice bibliographique
Résumé
Automatic in-line measurement of milk composition and milk yield could be a useful tool in management of the dairy herd. Data on milk components and milk yield provide information on milk quality alterations and cow health status but are also useful in planning feeding and breeding. In automatic milking systems, udder quarters are milked individually, enabling analysis and recording at the udder-quarter level. Frequent records of components require knowledge about day-to-day variations. A component with greater day-to-day variation needs more frequent sampling when used as a diagnostic tool and for management decisions. Earlier studies have described the day-to-day variations in milk components for cow composite milk, but with the quarter milking technique and the possible sampling at the udder-quarter level, knowledge about day-to-day variations at the udder-quarter level is needed. In this study, udder-quarter and cow composite milk samples were collected from 42 consecutive milkings of 10 cows during 21 d. Milk yield was recorded and the milk was analyzed for total protein, whey protein, casein, fat, lactose, and somatic cell count. The results showed that the day-to-day variations and mean values for 4 healthy udder quarters within a cow were similar. In addition, different milk components had different levels of day-to-day variation, the least variation being found in lactose (0.9%) and the greatest in fat (7.7%). This suggests that repeated milk sampling and analysis at the udder-quarter level can be used to detect alterations in composition and cow health and would, thus, be helpful in the management of the dairy herd.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».