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Enregistrement W2891573464 · doi:10.3168/jds.2018-14665

The effect of the forage-to-concentrate ratio of the partial mixed ration and the quantity of concentrate in an automatic milking system for lactating Holstein cows

2018· article· en· W2891573464 sur OpenAlexafffund
Silvia Beatriz Menajovsky, C.E. Walpole, T.J. DeVries, K. S. Schwartzkopf-Genswein, M. E. Walpole, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDairy Farmers of ManitobaAlberta Livestock and Meat AgencyMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésMilkingDry matterForageLatin squareAnimal scienceTotal mixed rationBarnAutomatic milkingNeutral Detergent FiberChemistryRumenMathematicsBiologyFermentationFood scienceLactationAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to evaluate the effects of the forage-to-concentrate ratio of the partial mixed ration (PMR) and the quantity of concentrate offered in an automated milking system (AMS), in a feed-first guided-flow barn, on the behavior and performance of dairy cows. Eight ruminally cannulated multiparous Holstein cows were used in a replicated 4 × 4 Latin square balanced for carry-over effects. Treatments were arranged in a 2 × 2 factorial consisting of a PMR that contained (dry matter basis) either a low (54:46; L-FOR) or a high (64:36; H-FOR) forage-to-concentrate ratio and AMS concentrate provision to achieve low (2 kg/d; L-AMS) or high (6 kg/d; H-AMS) intake. Each period consisted of 28 d with 6 d for dietary transition, 13 d for adaptation, and 9 d of collection. The first 4 d of data and sample collection were used to evaluate behavioral data (milking frequency, feeding behavior, and standing and lying behavior) and ruminal pH. Subsequently, a sampling device removal day was provided, and the last 4 d were used to evaluate ruminal fermentation and apparent total-tract digestibility. All 9 d were used for milk yield measurement, and the 8 d were used for dry matter intake measurement. Cows fed the H-AMS consumed 3.5 kg/d less PMR while consuming 4.2 kg/d more AMS concentrate, but total dry matter intake (PMR+AMS) was not affected by treatments averaging 27.3 kg/d. Although cows fed H-AMS had greater concentrate intake, they also had greater variability for AMS concentrate intake among days (0.85 vs. 0.25 kg/d, respectively). The number of PMR meals and PMR eating behavior were not affected by the PMR or AMS treatments. Feeding H-AMS did not affect milking frequency averaging 3.63 milkings/d, but tended to increase milk yield by 1.25 kg/d relative to L-AMS. Likewise, cows fed the L-FOR tended to have greater milk yield relative to H-FOR (39.3 vs 37.9 kg/d, respectively), but had greater holding area time. Minimum ruminal pH tended to be lower for cows fed L-FOR compared with cows fed H-FOR but was not affected by the AMS concentrate treatment. When fed the L-FOR, feeding the H-AMS increased total short-chain fatty acid concentration in the rumen relative to cows fed L-AMS, whereas the response for H-FOR was not affected by the AMS concentrate. These data suggest that feeding H-AMS may improve milk yield, but also increases the day-to-day variability in AMS concentrate consumption. Feeding a L-FOR PMR may increase milk yield without affecting variability in AMS concentrate consumption; however, it may reduce ruminal pH and increase the time spent in the holding area compared with cows fed a H-FOR PMR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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