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Enregistrement W2766143320 · doi:10.3168/jds.2017-12909

Association of rumination time and health status with milk yield and composition in early-lactation dairy cows

2017· article· en· W2766143320 sur OpenAlexafffundabout
Emily I. Kaufman, Victoria Asselstine, S.J. LeBlanc, T.F. Duffield, T.J. DeVries

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésLactationMilkingRetained placentaAnimal scienceRuminationMetritisKetosisMedicineComposition (language)Dairy cattleMastitisSomatic cell countBiologyIce calvingEndocrinologyPregnancyPlacentaDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the associations of rumination time (RT) and health status with milk yield and milk composition. This study used 339 dairy cows from 4 commercial dairy farms in Ontario, Canada (first lactation, n = 107; second lactation, n = 112; ≥third lactation, n = 120). Rumination time was monitored (24 h/d) using an automated system from 1 to 28 d in milk (DIM). Cows were milked 3×/d on each farm, and 2 farms recorded milk weights at each milking to determine daily milk yield (n = 170). Cows were also monitored for milk composition (fat and protein content) 1×/wk. Last, subclinical ketosis (SCK) was diagnosed 1×/wk; cows with at least one blood sample with β-hydroxybutyrate ≥1.2 mmol/L postcalving were diagnosed with SCK. Cases of retained placenta, metritis, milk fever, or mastitis during the study period were also recorded. Cows were categorized into 1 of 4 groups: healthy cows that had no SCK or any other health issue (HLT; n = 139); cows that were treated for at least one health issue other than SCK (HLT+; n = 50); SCK cows with no other health problems during transition (HYK; n = 97); or cows that had SCK and one or more other health problems (HYK+; n = 53). All data were summarized by week across cows, and the associations between rumination time and milk yield (n = 170) and milk composition (n = 339) were modeled. Across all lactations, and including all health categories, milk yield increased by week, whereas fat and protein content both decreased by week. A positive association was found between summarized RT and milk yield in first-lactation (+0.006 ± 0.003 kg/min of RT) and second-lactation (+0.015 ± 0.004 kg/min of RT) cows from 4 to 28 DIM, as well as in ≥third-lactation cows; however, the relationship between RT and milk yield differed across weeks in those cows. A negative association between RT and milk fat content was found in ≥third-lactation cows (-0.002 ± 0.00059 percentage points/min of RT). From 4 to 28 DIM, ≥third-lactation HYK and HYK+ cows produced less protein (0.11 ± 0.051 and 0.13 ± 0.056 percentage points, respectively) than HLT cows. Over the 4-wk observation period, first-lactation HYK+ cows tended to deposit 0.11 ± 0.056 percentage points less protein in their milk compared with HLT cows. Second-lactation HYK+ cows produced less milk than HLT cows each week during early lactation. In summary, RT was positively associated with milk yield in early-lactation dairy cows, across all lactations, and negatively associated with milk fat content in ≥third-lactation cows. Further, the results showed that early-lactation cows that experience SCK, particularly with one or more other health problems, might have decreased milk yield and milk protein content.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations69
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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