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Enregistrement W2552701797 · doi:10.2527/jam2016-0063

0063 Variability in feeding behavior between individual dairy cows fed under different levels of competition

2016· article· en· W2552701797 sur OpenAlexaff
R.E. Crossley, Alexandra Harlander, T.J. DeVries

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin squareAnimal scienceMilkingCompetition (biology)MealTotal mixed rationDairy cattleBiologyLactationFood scienceRumenEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the effects of differing levels of competition for feed access on group-housed dairy cows and on the variation in feeding behavior between individuals within the group. We hypothesized that, as competition increases, (1) cows will consume feed faster and in larger meals, and (2) individuals within the group will experience greater variability in feed consumption patterns. Eighteen lactating Holstein dairy cows with average DIM of 77 ± 20 d and production of 46 ± 7 kg/d at the start of the trial, were divided into groups of three, and fed three times per day. Groups were exposed to each of three competition levels: high (3 cows: 1 feed bin), moderate (3 cows: 2 feed bins), and low (3 cows: 3 feed bins). Treatments were assigned in random order according to a modified Latin Square design and applied for 10 d. DMI and feeding behavior (feeding time, feeding rate, and meal patterns) for each cow were recorded using an automated feed intake system on d 6 to 10 of each period. Data were summarized by group and treatment period, and analyzed in a general linear mixed model. DMI (29.1 kg/d) was found to be similar (P = 0.63) across treatments. Increased competition resulted in a reduction in feeding time (low = 202.6, moderate = 194.9, high = 83.6 min/d; SED = 4.49; P = 0.015), especially following fresh feed delivery and milking. Rate of feed intake increased with greater competition (low = 0.16; moderate = 0.18; high = 0.20 kg DM/min; SED = 0.01; P = 0.01). Meal frequency (8 meals/d) and size (4.0 kg DM/meal) were unaffected by treatment (P > 0.40), while meal length increased under high competition (low = 37.0; moderate = 36.6; high = 47.3 min/meal; SED = 3.7; P = 0.046). This was due to greater within-meal nonfeeding time, which at the high competition level, was approximately double that of the other treatment levels (low = 10.0; moderate = 10.8; high = 20.3 min/meal; SED = 2.3; P = 0.008). Analysis of individual within group variability, calculated as the daily SD of each group averaged across d 6 to 10, revealed treatment differences in variability of meal length (low = 12.0; moderate = 13.9; high = 29.0 min/meal; SED = 5.56; P = 0.04) and within-meal nonfeeding time (low = 6.4; moderate = 8.3; high = 21.5 min/meal; SED = 4.57; P = 0.03). These results suggest that at elevated competition levels, cows modify their feeding behavior to consume more feed in a shorter period of time and devote a large portion of their meal time toward waiting to gain feed access. Further, there is greater variability in meal patterns within groups at higher levels of competition for feed access.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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