An investigation of feeding high-moisture corn grain with slow-release urea supplementation on lactational performance, energy partitioning, and ruminal fermentation of dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this experiment was to determine if lactational performance and energy partitioning by dairy cows would differ in response to dietary corn grain (CG) types [steam-flaked corn (SFC) vs. high-moisture corn (HMC)] and slow-release urea (SRU) supplementation. Eight multiparous Holstein cows (32 ± 8.2 d in milk) were used in a duplicated 4 × 4 Latin square design with a 2 × 2 factorial arrangement to test four dietary treatments: SFC without SRU, SFC with SRU, HMC without SRU, and HMC with SRU. Supplementation of SRU tended to increase intakes of dry matter (DM) or increased crude protein (CP) intake under SFC, but no effect under HMC, leading to CG × SRU interactions on DM and CP intakes. Neither type of CG nor SRU supplementation affected milk production. The HMC fed at 14.3% DM allowed cows to partition more net energy into body weight (BW) compared with those fed SFC diets, whereas supplementing SRU tended to decrease the portion of net energy partitioned into BW gain under both SFC and HMC diets. These collective results demonstrate that feeding HMC with SRU can be a practical option in high-forage lactation diets to maintain or improve nutrient and energy utilization efficiency.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».