Effects of limit‐feeding diets with different forage‐to‐concentrate ratios on nutrient intake, rumination, ruminal fermentation, digestibility, blood parameters and growth in Holstein heifers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was using a wide range of dietary concentrate levels to investigate the major effects of limit‐feeding on heifers. Twenty‐four Holstein heifers were blocked into six groups and fed with one of four diets containing different levels of concentrate (20%, 40%, 60% and 80% on a dry matter (DM) basis) but with same intakes of metabolizable energy for 28 days. Increasing levels of dietary concentrate caused decreased (P ≤ 0.02) intakes of dry matter (DMI) and neutral detergent fiber and total rumination time, but increased (P < 0.01) nonfiberous carbohydrates intake, ruminal concentrations of NH3‐N, propionate and butyrate, and digestibility of DM and crude protein. Dietary concentrate levels had no significant effect on most plasma concentrations and body measurements. The corrected average daily gain (CADG) and feed efficency (ADG/DMI, CFE) were linearly increased (P < 0.01) with increasing dietary concentrate levels when gut fill impact was removed. In conclusion, heifers limit‐fed high concentrate diets increased most ruminal fermentation parameters, CADG and CFE with similar body growth and blood metabolites as heifers fed low concentrate diets, and had the potential to be used as an effective feeding strategy in dairy heifers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».