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Enregistrement W2338064073 · doi:10.3168/jds.2015-10597

Performance and nitrogen use efficiency in mid-lactation dairy cows fed timothy cut in the afternoon or morning

2016· article· en· W2338064073 sur OpenAlexafffund
A.F. Brito, Gaëtan F. Tremblay, Annick Bertrand, Yves Castonguay, Gilles Bélanger, R. Michaud, C. Lafrenière, R. Martineau, R. Berthiaume

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueValacta (Canada)Agriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSilageLactationMorningAnimal scienceChemistryLatin squareRumenUreaDry matterFood scienceBiologyFermentationBiochemistryBotanyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shifting cutting from morning to afternoon has been shown to increase the concentration of nonstructural carbohydrates in forages. We hypothesized that, compared with a total mixed ration containing timothy baleage and silage cut in the morning (a.m.-cut TIM), a total mixed ration containing timothy baleage and silage cut in the afternoon (p.m.-cut TIM) would improve animal performance and N use efficiency in mid-lactation Holstein cows due to enhanced supply of ruminal fermentable energy. The objective of this study was to compare the effects of p.m.- versus a.m.-cut TIM on milk yield, concentrations and yields of milk components, ruminal metabolism, and plasma concentrations of AA in mid-lactation Holstein cows. Ten (6 ruminally cannulated) primiparous cows averaging 139±13 d in milk and 550±56 kg of body weight, and 6 (2 ruminally cannulated) multiparous cows averaging 128±11 d in milk and 632±57 kg of body weight at the beginning of the experiment, were used in a crossover design. Each period lasted 21 d with 14 d for diet adaptation and 7 d for data and sample collection. The concentration of nonstructural carbohydrates (water-soluble carbohydrates plus starch) was numerically greater in the p.m.- versus the a.m.-cut TIM and averaged 13.2±1.06% and 12.2±1.13%, respectively. Treatment × parity effects were observed for milk urea N, feed efficiency, and milk N efficiency, whereas parity effects were observed for nutrient intake, milk yield, and plasma concentration of several essential and nonessential AA. Intakes of dry matter (19.3 versus 18.6 kg/d) and nonstructural carbohydrates (2.56 versus 2.31 kg/d), and yields of 4% fat-corrected milk (23.1 versus 22.2 kg/d), energy-corrected milk (25.0 versus 24.1 kg/d), milk fat (0.91 versus 0.88 kg/d), and milk protein (0.77 versus 0.73 kg/d) were all greatest with feeding p.m.-cut TIM. Milk yield (23.5 versus 22.7 kg/d) tended to increase in cows fed p.m.-cut TIM. The ruminal fermentation profiles and plasma concentrations of AA were mostly unaffected by treatments. However, ruminal valerate (1.01 versus 1.17 mol/100 mol) and plasma Gly (172 versus 188 µM) were lowest with feeding p.m.-cut TIM. Overall, feeding mid-lactation dairy cows a total mixed ration that consisted of p.m.-cut timothy baleage and silage significantly increased dry matter intake and yields of milk, milk fat, and milk protein.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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