1241 Accuracy and precision of diets for high-producing dairy cows and their impacts on production and milk composition
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».