Prediction of enteric methane emissions from Holstein dairy cows fed various forage sources
Notice bibliographique
Résumé
Milk fatty acid (FA) profile has been previously used as a predictor of enteric CH4 output in dairy cows fed diets supplemented with plant oils, which can potentially impact ruminal fermentation. The objective of this study was to investigate the relationships between milk FA and enteric CH4 emissions in lactating dairy cows fed different types of forages in the context of commonly fed diets. A total of 81 observations from three separate 3×3 Latin square design (32-day periods) experiments including a total of 27 lactating cows (96±27 days in milk; mean±SD) were used. Dietary forages were included at 60% of ration dry matter and were as follows: (1) 100% corn silage, (2) 100% alfalfa silage, (3) 100% barley silage, (4) 100% timothy silage, (5) 50:50 mix of corn and alfalfa silages, (6) 50:50 mix of barley and corn silages and (7) 50:50 mix of timothy and alfalfa silages. Enteric CH4 output was measured using respiration chambers during 3 consecutive days. Milk was sampled during the last 7 days of each period and analyzed for components and FA profile. Test variables included dry matter intake (DMI; kg/day), NDF (%), ether extract (%), milk yield (kg/day), milk components (%) and individual milk FA (% of total FA). Candidate multivariate models were obtained using the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator and Least-Angle Regression methods based on the Schwarz Bayesian Criterion. Data were then fitted into a random regression using the MIXED procedure including the random effects of cow, period and study. A positive correlation was observed between CH4 and DMI (r=0.59, P0.19). Milk FA profile and DMI can be used to predict CH4 emissions in dairy cows across a wide range of dietary forage sources.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».