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Enregistrement W2554901037 · doi:10.2527/jam2016-1241

1241 Accuracy and precision of diets for high-producing dairy cows and their impacts on production and milk composition

2016· article· en· W2554901037 sur OpenAlexaff
Jorge Henrique Carneiro, Junio Fabiano dos Santos, Patrick Schmidt, T.J. DeVries, Rodrigo de Almeida

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHayAnimal scienceForageComposition (language)Milk productionHerdTotal mixed rationMilk fatFood scienceLactoseBiologyLactationChemistryIce calvingAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was evaluate associated feeding management and nutritional accuracy with milk production and composition on commercial herds. Twenty high-producing dairy farms from Campos Gerais county, Paraná State, Southern Brazil, were visited for 3 consecutive days in the 2015 fall season. Feeding management and TMR preparation related variables, and the physical and chemical characteristics of the offered diets and orts were collected. Production performance and milk composition from the high-production group of cows were obtained from regular milk testing, performed on average 1 ± 5d before or after the data collection period. Pearson correlations were estimated among the management and diet variables with production, milk composition, and feed sorting estimates. Using the Penn State Particle Separator, the offered diets had on average 14.9, 41.8, 32.8, and 10.5% (DM) of long, medium, short, and fine particles, respectively. Long particles showed a daily refusal rate of 9.0%, whereas short and medium particles were preferentially consumed at 1.1 and 1.7%, respectively. A high proportion of long particles in the forage (78.2% of haylage and hay) was associated with reduction in milk fat % (%MF) (r = −0.50; P < 0.05), and an increased proportion of cows with fat:protein ratio lower than 1 (FPR < 1) (r = 0.50; P < 0.05). Errors associated with loading an excess of concentrate ingredients in the TMR wagon were negatively associated with %MF (r = −0.52; P = 0.05) and milk production (r = −0.47; P < 0.05). By comparing the formulated diet with the one delivered to the cows, we noted, on a DM basis, a decrease in CP (−3.1%), fat (−7.0%), and ash contents (−10.5%), and an increase in NDF (+10.3%). The accuracy observed between formulated and delivered diets was not associated with the performance of the cows. However, daily variation of the DM content of the diet was associated with a greater proportion of cows with FPR < 1, and reduced FPR (r = 0.40; P = 0.09 and r = −0.43; P = 0.07, respectively). Low homogeneity (across 3 d) of the % of long particles in the diet was associated with greater selection against these particles (r = −0.64; P < 0.05), which showed a curvilinear association with %MF. These results demonstrated that the addition of more concentrate ingredients than expected, as well as the inconsistent intake of different particle sizes throughout the day, had a negative impact on milk production and composition of the studied herds.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
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
Résumé présentoui

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