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Enregistrement W2787424314 · doi:10.1139/cjas-2016-0136

Production of Jiggs bermudagrass and the impact of quality milk production and quality of Holstein dairy cows under an intermittent grazing system

2018· article· en· W2787424314 sur OpenAlexvenueno aff
Eduardo Valcácer Brandstetter, Kátia Aparecida de Pinho Costa, M.A.P. da Silva, Francisco Ribeiro de Araújo Neto, V.R. da Silva, R. B. S. Neves, Wender Ferreira de Souza, Itamar Pereira de Oliveira

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Federal Goiás
Mots-clésForageGrazingNeutral Detergent FiberDry matterMilk productionStockingAgronomyIrrigationAnimal scienceDairy cattleBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dairy production plays a fundamental role in the Brazilian economy and high-quality forage is necessary for ruminants to produce satisfactory milk levels. The aim of the present study was to evaluate the production and quality of Jiggs bermudagrass and its effects on the production and quality parameters of milk from Holstein cows under an intermittent grazing system throughout the year. The experiment was conducted in a randomized design with the four seasons as treatments, replicated five times. The season had a significant effect on the production and nutritional parameters of Jiggs bermudagrass with the highest total dry matter production observed during summer, followed by spring and fall. The neutral detergent fiber and acid detergent fiber contents were significantly higher in winter. The in vitro dry matter digestibility was significantly higher in summer, spring, and fall. Jiggs bermudagrass is a promising forage for the enhancement of milk production under intermittent stocking. However, its effects vary seasonally which exerts a greater influence during the winter, even with irrigation, because it directly affects the milk production and quality. The correlation results demonstrated the importance of better quality forage for increasing milk production without compromising the levels of milk solids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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