Effect of pre-stimulation on milk flow pattern and distribution of milk constituents at a quarter level
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate milk flow patterns and milk composition in relation to pre-milking udder stimulation. The milk of one quarter of each of the sixteen cows was removed separately and in the course of milking it was divided into six fractions (P âĂĂ cisternal milk during milking without stimulation and the first 300 ml during milking with pre-stimulation, 0-25%, 25-50%, 50-75%, 75-100%, 75-100%, MS-machine stripping) and into five portions (25%, 50%, 75%, 100%, 100% + MS). Two milkings were performed during two consecutive evening milkings with or without manual stimulation. Pre-stimulation resulted in a reduction of milking time, duration of the increase and decline phase of milk flow, stripping yield, but it increased the peak flow rate as compared to milking without pre-stimulation (P < 0.05). In both fractions and portions the content of fat increased steadily during milking and reached a maximum at MS. Lactose increased from P to 50-75% and then it decreased to MS. Significantly higher fat contents at 25% and 50% portions and in both protein and dry matter at 25% portions were found during milking with pre-stimulation as compared to no stimulation (P < 0.05). The content of fat, protein and dry matter were also higher in both P and 0-25% fractions for milking with pre-stimulation (P < 0.05). Pre-stimulation positively influenced the parameters of milk flow and therefore the efficiency of milk removal and contributed to better distribution of components in milk fractions during milking.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».