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Enregistrement W2126016407 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(00)75116-2

Influence of Particle Size on the Effectiveness of the Fiber in Barley Silage

2000· article· en· W2126016407 sur OpenAlexaff
H. W. Soita, D. A. Christensen, J. J. McKinnon

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageDry matterForageNeutral Detergent FiberLatin squareLactoseAnimal scienceRuminationFood scienceParticle sizeBiologyChemistryAgronomyRumenFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used eight multiparous Holstein cows in a 4 x 4 Latin square design to evaluate the effects and possible interactions between silage particle size and concentrate level on chewing activities and productivity of cows fed barley-based total mixed rations (TMR). Diets were designed with two forage-to-concentrate ratios (low forage, 45:55, high forage 55:45), combined with two theoretical chop lengths of barley silage (short = 4.68 mm and long = 18.75 mm). Diets were formulated to provide similar and above-minimum neutral detergent fiber recommended for cows in early lactation. Increasing silage particle size of the forage did not affect dry matter intake. The 3.5% fat-correct milk and fat yields trended higher for increased particle size. Percent milk protein was higher for short particle size. Increasing the concentrate levels in the diets increased proportions of milk protein and lactose, but not milk fat. Cows fed short silage spent 90 min less per day chewing and ruminating than did those on long silage. Total chewing activity per kilogram of forage intake was higher for cows on long silage compared with those on short silage diets. Although a reduction in silage particle size did not depress milk fat, rumination and chewing activity were significantly reduced. These results suggest that particle size of the silage may have dominant control over chewing activity despite adequate neutral detergent fiber intakes.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations52
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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