Precision processing barley grain did not affect productivity of lactating dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Schlau, N., Duineveld, L., Yang, W. Z., McAllister, T. A. and Oba, M. 2013. Precision processing barley grain did not affect productivity of lactating dairy cows. Can. J. Anim. Sci. 93: 261–268. This study evaluated the effects of precision processing (PP; processing based on kernel size) barley grain on ruminal fermentation and productivity of lactating dairy cows. Twenty multiparous Holstein cows, including eight ruminally cannulated cows, were used in a replicated 4×4 Latin square design with 21-d periods. Diets contained light barley grain processed precisely using a narrow roller setting (LB), heavy barley processed precisely using a wide roller setting (HB), processed HB and LB mixed at equal proportions (PP), or equal parts of light and heavy barley grain processed at a single narrow roller setting (CON). All diets consisted of 40% barley grain, 40% barley silage, and 20% of a supplement premix. Comparisons were made between LB and HB to evaluate the effect of barley quality, and between PP and CON to evaluate the effect of precision processing. Dry matter intake, sorting index, ruminal fermentation characteristics, and nutrient digestibility were not affected by diet. In addition, milk yield and concentrations of milk fat, protein, and lactose were not different, although milk urea nitrogen concentration was greater for PP vs. CON and for LB vs. HB. These results suggest that precision processing barley grain based on kernel size may not drastically affect ruminal fermentation and milk production in lactating 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».