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Enregistrement W2888081950 · doi:10.3168/jds.2018-14671

Milk yield relative to supplement intake and rumination time differs by health status for fresh cows milked with automated systems

2018· article· en· W2888081950 sur OpenAlexaff
M.T.M. King, K.J. Sparkman, S.J. LeBlanc, T.J. DeVries

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensCanadian Animal Health InstituteUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuminationMilkingLactationAnimal scienceHerdMedicineYield (engineering)BiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automated milking systems (AMS) provide the capability of adjusting the amount of supplemental concentrate offered to cows based on parity, days in milk, and milk yield; in many situations, more supplement is provided to those cows with higher production demands. To determine associations of subclinical ketosis (SCK) and blood β-hydroxybutyrate (BHB) with milk yield, supplement consumed in the AMS, rumination time, and the ratios of milk yield to supplement intake and milk yield to rumination time, we monitored 605 cows from 9 AMS herds, testing blood BHB concentrations 1×/wk for the first 3 wk of lactation. Milk yield, supplement intake, and rumination data were collected from the AMS computer on each farm. For analyses, only multiparous cows from 8 herds were included (n = 172 total) and were matched, within farm, to include an equal number of cows in each of 4 health status groups (n = 43 per group): SCK (BHB ≥1.2 mmol/L at ≥1 of 3 tests, with no other disorder in the first 30 d in milk), SCK+ (BHB ≥1.2 mmol/L at ≥1 of 3 tests, with another health disorder), HLT (BHB always <1.2 mmol/L, with no other disorder), or OTH (BHB always <1.2 mmol/L, with a health disorder). Milk yield and rumination time varied by health status, but we found no difference in supplement intake by health status group. As a result, milk yield relative to supplement intake and milk yield relative to rumination time differed by health status and were both positively associated with BHB. Cows in SCK had the highest milk yield and ratio of milk yield to supplement intake, but SCK+ cows had the lowest rumination time and the highest milk yield to rumination ratio. These results highlight the differences in milk production (per day and relative to supplement consumption or rumination time) associated with blood BHB and health status. Therefore, potential exists to modify supplementation in AMS to reduce negative energy balance by accounting for milk production of fresh cows.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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