Effect of feeding system and grain source on lactation characteristics and milk components in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the effect of feeding systems [component and total mixed rations (TMR)] and dietary grain sources (barley, commercial concentrate, corn grain, and high-moisture corn) on lactation characteristics and milk composition. A total of 852,242 test-day records, information on animal characteristics, feed composition, and feeding systems from 104,129 Holstein cows in 4,319 herds covering a period of 5 yr were obtained from Quebec's Dairy Herd Improvement Association (Valacta). We performed descriptive statistics and graphical representations of the data for each type of feeding system and grain source by parity (1 to 3). The milk records were binned in 15-d in milk blocks. Mixed models using a combination of forward and backward stepwise selections were developed to predict milk and milk component yields. The TMR-fed cows had greater yield of milk, fat, protein, and lactose and lower milk urea N (MUN) concentration than component-fed cows at all parities. Cows fed a TMR had higher peak milk yields and greater persistency after peak lactation compared with component-fed cows. In addition, greater yields of milk fat and protein from peak to mid-lactation were found in TMR- versus component-fed cows. In general, greater milk fat and protein yields as well as lower MUN concentration were observed in cows fed corn grain or high-moisture corn compared with barley or commercial concentrate, but parity influenced these relationships. The feeding system by day in milk blocks interaction was significant in models of milk and components yields for all parities, but only for second-lactation cows for MUN concentration. This means that effect of TMR and component feeding differs with stage of lactation. In conclusion, feeding TMR and corn-based diets are associated with greater yield of milk and milk components under commercial conditions.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».