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Enregistrement W2552173731 · doi:10.2527/jam2016-0742

0742 Mitigation of variability in feeding patterns between competitively fed dairy cows through increased feed delivery frequency

2016· article· en· W2552173731 sur OpenAlexaff
R.E. Crossley, Alexandra Harlander, T.J. DeVries

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Systems and Practices
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceMealLactationRuminationDry matterFeeding behaviorBiologyMathematicsFood sciencePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine if increased frequency of feed delivery can mitigate the effects of feed bunk competition. We hypothesized that at a greater frequency of feed delivery, 1) there will be improved access to feed (i.e., greater feeding time and consumption of more meals per day) and 2) there will be greater consistency in feeding and meal patterns between cows. Sixteen lactating Holstein dairy cows, with an average DIM of 72 ± 35 d and production of 42 ± 6 kg/d at the start of the trial, were categorized by parity as either young (≤second lactation) or mature (≥third lactation) and paired to maximize difference in parity. Pairs were housed 4 at a time and competitively fed at a ratio of 2 cows:1 feed bin. They were exposed, at a pair level, in a crossover design to each of 2 different treatments: 1) lower feed delivery frequency (2x/d) or 2) higher feed delivery frequency (6x/d). Treatments were applied for 10 d, with DMI and feeding behavior (feeding time, feeding rate, and meal patterns) for each cow recorded using an automated feed intake system on d 6 to 10 of each period. Data were summarized by pair and treatment period and analyzed using a general linear mixed model. Dry matter intake (27.1 kg/d), feeding time (180.2 min/d), and feeding rate (0.17 kg DM/min) were unaffected by increased feed delivery frequency (P ≥ 0.22). There was a tendency for rumination time to increase with higher frequency of feed delivery (low = 520.5 min/d and high = 547 min/d; SE = 11.32, P = 0.06). No differences in meal patterns were found between feed delivery frequency treatments (P ≥ 0.20). However, comparing the young and mature individuals within each treatment pair revealed differences in both feeding and meal patterns. Feeding rate (young = 0.16 kg DM/min and mature = 0.19 kg DM/min; SE = 0.032, P = 0.02) and DMI (young = 25.6 kg DM/min and mature = 28.6 kg DM/min; SE = 1.36, P = 0.04) were lower for the young cows on both treatments. Meal frequency was greater in young cows (young = 9 meals/d and mature = 7 meals/d; SE = 0.7, P = 0.03) and meal size was greater in mature cows (young = 3.2 kg DM/meal and mature = 4.2 kg DM/meal; SE = 0.35, P < 0.001) across treatments. These results suggest that for cows fed at a high level of competition, increasing feed delivery frequency from 2x/d to 6x/d did not improve access to feed. However, under these conditions, the relative parity of competitively fed cows had a greater impact on feeding behavior and meal patterns than the frequency of feed delivery.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations0
Publié2016
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