Long-Term Effects of Feeding Monensin on Methane Production in Lactating Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the long-term effects of feeding monensin on methane (CH4) production in lactating dairy cows. Twenty-four lactating Holstein dairy cows (1.46 +/- 0.17 parity; 620 +/- 5.9 kg of live weight; 92.5 +/- 2.62 d in milk) housed in a tie-stall facility were used in the study. The study was conducted as paired comparisons in a completely randomized design with repeated measurements in a color-coded, double-blind experiment. The cows were paired by parity and days in milk and allocated to 1 of 2 treatments: 1) the regular milking cow total mixed ration (TMR) with a forage-to-concentrate ratio of 60:40 (control TMR; placebo premix) vs. a medicated TMR (monensin TMR; regular TMR + 24 mg of Rumensin Premix/kg of dry matter) fed ad libitum. The animals were fed and milked twice daily (feeding at 0830 and 1300 h; milking at 0500 and 1500 h) and CH4 production was measured prior to introducing the treatments and monthly thereafter for 6 mo using an open-circuit indirect calorimetry system. Monensin reduced CH4 production by 7% (expressed as grams per day) and by 9% (expressed as grams per kilogram of body weight), which were sustained for 6 mo (mean, 458.7 vs. 428.7 +/- 7.75 g/d and 0.738 vs. 0.675 +/- 0.0141, control vs. monensin, respectively). Monensin reduced milk fat percentage by 9% (3.90 vs. 3.53 +/- 0.098%, control vs. monensin, respectively) and reduced milk protein by 4% (3.37 vs. 3.23 +/- 0.031%, control vs. monensin, respectively). Monensin did not affect the dry matter intake or milk yield of the cows. These results suggest that medicating a 60:40 forage-to-concentrate TMR with 24 mg of Rumensin Premix/kg of dry matter is a viable strategy for reducing CH4 production in lactating Holstein dairy cows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».