Effects of Twice-Daily Nursing on Milk Ejection and Milk Yield During Nursing and Milking in Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
Milk production and hormonal responses to milking in Holstein cows that were milked twice daily, and that either also nursed calves twice daily 2 h after milking for 9 wk after calving (n = 10) or that served as nonnursing controls (n = 8) were examined to assess how nursing affected responses to machine milking. Milk yield at milking during the 9 wk of nursing was lower in nursing cows compared with control cows (26.1 +/- 1.0 vs. 35.5 +/- 1.1 kg) that were only machine milked. During nursing, the amount drunk by calves increased from 6.5 +/- 0.7 kg/d on wk 1 to 12.5 +/- 1.4 kg/d on wk 9. When this was added to the amount of milk obtained at milking, nursing cows did not differ from control cows in total milk produced (35.5 +/- 1.0 vs. 35.5 +/- 1.0 kg). Residual milk yield, after i.v. injection of oxytocin after milking, was higher in nursing cows than in control cows (8.7 +/- 0.8 vs. 3.2 +/- 0.8 kg). During the 6 wk after weaning, milk production was the same for the nursing and control cows (34.0 +/- 1.35 vs. 34.7 +/- 1.42 kg). Plasma oxytocin levels during milking were greater for control cows than for nursing cows (31.7 +/- 5.4 vs. 18.0 +/- 2.8 pg/mL), but were equivalent to concentrations in nursing cows during nursing (35.5 +/- 7.5 pg/mL). Plasma concentrations of prolactin and cortisol increased after both milking (control vs. nursing: prolactin: 40.2 +/- 6.8 vs. 32.9 +/- 6.1 ng/mL; cortisol: 6.4 +/- 1.23 vs. 7.4 +/- 1.10 ng/mL) and nursing (control vs. nursing: prolactin: 18.6 +/- 7.3 vs. 38.9 +/- 6.6 ng/mL; cortisol: 2.34 +/- 1.15 vs. 7.37 +/- 1.04 ng/mL). In contrast to previous studies, there was no obvious advantage for milk production by keeping a calf with the cow. This appears to result from the reduced oxytocin secretion during milking for the nursing cows.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».