Whole-tract digestibility and nitrogen-use efficiency of partial mixed rations with and without canola meal
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the crude protein (CP) concentration of a ration fed to grazing dairy cows by adding canola meal can increase milk production. The present study investigated the effect of extra CP intake on nitrogen-use efficiency and the fate of the additional dietary nitrogen (N). Sixteen spring-calved rumen fistulated cows were housed in metabolism stalls for a 9-day period and offered one of the following four treatment diets: (1) 8 kg DM/cow.day of fresh perennial ryegrass (PRG) supplemented with 12 kg DM/cow.day of a partial mixed ration (PMR) comprising oaten hay, crushed maize and wheat grain (PMR 8); (2) 12 kg DM/cow.day of fresh-cut PRG and 12 kg DM/cow.day of PMR (PMR 12); (3) the same as for PMR 8 cows, except some wheat in the PMR was replaced with canola meal (PMR+C 8); and (4) the same as the PMR 12 cows, except some wheat in the PMR was replaced with canola meal (PMR+C 12). The PMR and the PMR+C diets were iso-energetic, but the canola meal provided extra CP. Crude protein intake was 14.4%, 14.8%, 16.8% and 17.4% DM for PMR 8, PMR 12, PMR+C 8 and PMR+C 12 respectively. The addition of canola meal increased DM intake (P < 0.05) from 20.4 to 21.6 kg/day and increased N intake (P < 0.001) from 478 to 590 g/day. Nitrogen digestibility increased (P < 0.05) from 67% to 71%, nitrogen-use efficiency decreased (P < 0.05) from 37% to 32% and urinary-N output increased (P < 0.01) from 118 to 160 g/day, indicating that the additional CP fed resulted in additional N surplus. Energy-corrected milk yield for the experimental period was 34 ± 3.1 kg/cow.day (mean ± s.d.); however, due to the low number of cows, the ability to rigorously assess the effects on milk production was limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».