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Enregistrement W2161820382 · doi:10.5713/ajas.2002.516

Dry Matter Intake, Digestibility and Milk Yield by Friesian Cows Fed Two Napier Grass Varieties

2002· article· en· W2161820382 sur OpenAlexaff
Washington Esese Gwayumba, D. A. Christensen, J. J. McKinnon, Peiqiang Yu

Notice bibliographique

RevueAsian-Australasian Journal of Animal Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry matterNeutral Detergent FiberForageAnimal scienceBiologyPennisetum purpureumAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to compare two varieties of Napier grass (Bana Napier grass vs French Cameroon Napier grass) and to determine whether feed intake, digestibility, average daily gain (ADG) and milk yield of lactating Friesian cows from fresh cut Bana Napier grass was greater than from French Cameroon Napier grass, using a completely randomized design. Results show that Bana Napier grass had similar percent dry matter (DM), ash and gross energy (GE) to French Cameroon. Bana grass had higher percent crude protein (CP) and lower fiber fractions, acid detergent fibre (ADF), neutral detergent fibre (NDF) and lignin compared to French Cameroon. Overall the forage quality was marginally higher in Bana Napier grass compared to French Cameroon. The DM and NDF intake expressed as a percentage of body weight (BW) were similar in both Napier grass types. Both grasses had similar digestible DM and energy. Bana had higher digestible CP but lower digestible ADF and NDF than French Cameroon. Bana Napier was not different from French Cameroon when fed as a sole diet to lactating cows in terms of low DM intake, milk yield and a loss of BW and condition. To improve the efficient utilization of both Napier grass varieties, a supplement capable of supplying 1085-1227 g CP/d and 17.0-18.0 Mcal ME/d is required for cows to support moderate gains 0.22 kg/d and 15 kg 4% fat corrected milk/d.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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