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Enregistrement W2128218974 · doi:10.4141/cjas-2014-058

Effects of dry period management on milk production, dry matter intake, and energy balance of dairy cows

2015· article· en· W2128218974 sur OpenAlexafffundvenue
H. Khazanehei, Sheng Li, Ehsan Khafipour, J.C. Plaizier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of Manitoba
Mots-clésDry matterIce calvingAnimal scienceLactationMilk productionEnergy balanceParity (physics)Period lengthTotal mixed rationMilk proteinBiologyPregnancyFood scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Khazanehei, H., Li, S., Khafipour, E. and Plaizier, J. C. 2015. Effects of dry period management on milk production, dry matter intake, and energy balance of dairy cows. Can. J. Anim. Sci. 95: 433–444. Effects of dry-period management on milk production, feed intake, and energy balance were determined in 11 second-parity (PAR 2) and 15 third or later parity (PAR 3+) cows. Cows were paired based on expected calving date, and randomly assigned to treatments including a conventional 60-d dry period with a 39-d far-off and a 21-d close-up diet (CONV), and a short 40-d dry period with only a close-up diet (SHORT). Treatment did not affect dry matter intake (DMI) and energy balance across the 6 wk before calving and the 4 wk after calving. Across the first 16 wk of lactation, cows on the short treatment had lower milk yield compared to cows on the CONU treatment that was mostly due to the lower production in PAR 3+ cows. Also, PAR 3+ cows on the SHORT treatment had lower milk protein yields and higher somatic cell counts than the other cows. In general, PAR 2 cows on the SHORT treatment had similar DMI, fat corrected milk yields, and protein and fat yields and percentages compared to cows in both parity groups on the CONV treatment. This suggests that the SHORT treatment may be suitable for PAR 2 cows, but not for older cows.

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: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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