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Enregistrement W2112640995 · doi:10.4141/cjas06023

Methane emissions and digestive physiology of non-lactating dairy cows fed pasture forage

2007· article· en· W2112640995 sur OpenAlexvenueno aff
C.S. Pinares-Patiño, G.C. Waghorn, Andrea Machmüller, B. Vlaming, G. Molano, A. Cavanagh, H. Clark

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgResearch
Mots-clésRumenDry matterPastureForageAnimal scienceDigestion (alchemy)GrazingLactationHerdLatin squareBiologyChemistryAgronomyFermentationFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to identify intake and digestion characteristic(s) responsible for variation in methane (CH4) emissions from non-lactating cows fed pasture forage. Nine Friesian × Jersey cows ranked low, medium or high CH4 emitters [group means 15.3, 19.2 and 24.8 g kg-1 dry matter intake (DMI), respectively; P = 0.015] were selected from a herd of 302 lactating cows. The selected cows were dried-off, rumen-fistulated, and fed indoors on fresh pasture forage at 0700 and 1700. Voluntary feed intake (VFI), feeding behaviour and intake rates (IR) were measured over 5 d. Feed allowance was reduced to 90% of VFI for measurement of CH4 emissions and rumen fermentation and digestion kinetics parameters. Although some variation in CH4 yield remained among the animals (26.4 ± 3.6 g kg-1 DMI), the previous ranking of cows during lactation was no longer evident during this study (P = 0.41). The change in CH4 yields may have resulted from lower feed intakes of lower quality pasture compared with grazing. Regression analysis showed that absolute CH4 emission (g d-1) was best described by DMI and rumen acetate concentration (ACE) before the PM feeding (ACE 1700) (R2 = 0.88), whereas CH4 yield (g kg-1DMI) was mainly a function of ACE 1700 h alone (R2 = 0.84). We suggest that large animal-to-animal variations in CH4 yield are most likely associated with high intakes and concomitant effects of salivation and rumen digestion and passage. Key words: Methane, animal variation, feed intake, rumen digestion, dairy cows, pasture

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations72
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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