Review: Converting nutritional knowledge into feeding practices: a case study comparing different protein feeding systems for dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Improving milk nitrogen efficiency through a reduction of CP supply without detrimental effect on productivity requires usage of feeding systems estimating both the flows of digestible protein, the exported true proteins and from these predict milk protein yield (MPY). Five feeding systems were compared in their ability to predict MPY v. observed MPY in two studies where either protein supply or protein and energy supply were changed. The five feedings systems were: Cornell Net Carbohydrate and Protein System (v6.5.5), Dutch protein evaluation system (1991 and 2007), Institut National de la Recherche Agronomique in France (INRA), National Research Council and NorFor. The key characteristic of the systems with the best predicted MPY was the inclusion of a variable efficiency of utilisation of protein supply taking into account the supply of both protein and energy. The systems still using a fixed efficiency had the highest slope bias in their prediction of MPY. Therefore, the development of new feeding systems or improvement of existing systems should include a variable efficiency of utilisation of the protein related to both the protein and energy supply. The limitation of the current comparison did not allow determining if additional factors, as used in INRA, were beneficial. This concept should also probably be transferred to essential amino acids.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».