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Enregistrement W2801600370 · doi:10.3168/jds.2017-14334

Adaptation responses in milk fat yield and methane emissions of dairy cows when wheat was included in their diet for 16 weeks

2018· article· en· W2801600370 sur OpenAlexaff
Peter J. Moate, J. L. Jacobs, M.C. Hannah, G.L. Morris, K. A. Beauchemin, P.S. Alvarez-Hess, Richard Eckard, Z. Liu, Simone Rochfort, W. J. Wales, S.R.O. Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesDepartment of Economic Development, Jobs, Transport and ResourcesDepartment of Economic Development, Jobs, Transport and Resources, State Government of Victoria
Mots-clésDry matterHayAnimal scienceSoybean mealLactationChemistryDairy cattleRumenTotal mixed rationNeutral Detergent FiberForageAgronomyBiologyFood scienceIce calvingFermentationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Short-term studies have shown that feeding dairy cows diets containing a high proportion (>40%) of wheat may result in reduced milk fat concentration and reduced CH 4 emissions (g of CH 4 /cow per d), but no long-term studies have been done on these responses. This study compared the milk production and CH 4 responses when 24 dairy cows were fed diets containing high proportions of either wheat or corn over 16 wk. Cows were assigned to 2 groups and offered a diet (CRN) containing 10.0 kg of dry matter/d of crushed corn grain, 1.8 kg of dry matter/d of canola meal, 0.2 kg of dry matter/d of minerals, and 11.0 kg of dry matter/d of chopped alfalfa hay or a similar diet (WHT) in which wheat replaced the corn. Dry matter intake and milk yields of individual cows were measured daily. Methane emissions from individual cows were measured using controlled climate respiration chambers over 2 consecutive days during each of wk 4, 10, and 16. Milk composition was measured on the 2 d when cows were in chambers during wk 4, 10, and 16. Over the 16-wk experimental period, total dry matter intake remained relatively constant and similar for the 2 dietary treatment groups. At wk 4, CH 4 emission, CH 4 yield (g of CH 4 /kg of dry matter intake), milk fat yield, and milk fat concentration were substantially less in cows fed the WHT diet compared with the same metrics in cows fed the CRN diet; but these differences were not apparent at wk 10 and 16. The responses over time in these metrics were not similar in all cows. In 4 cows fed the WHT diet, CH 4 yield, milk fat concentration, and milk fat yield remained relatively constant from wk 4 to 16, whereas for 5 fed the WHT diet, their CH 4 emissions, milk fat yields, and milk fat concentrations almost doubled between wk 4 and 16. In the short term (4 wk), the inclusion of approximately 45% wheat instead of corn in the diet of cows resulted in reductions of 39% in CH 4 yield, 35% in milk fat concentration, and 40% in milk fat yield. However, these reductions did not persist to wk 10 or beyond. Our data indicate that cows do not all respond in the same way with some "adaptive" cows showing a marked increase in CH 4 yield, milk fat concentration, and milk fat yield after wk 4, whereas in other "nonadaptive" cows, these metrics were persistently inhibited to 16 wk. This research shows that short-term studies on dietary interventions to mitigate enteric CH 4 emissions may not always predict the long-term effects of such interventions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,001
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 GPT0,298
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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