Association between milk urea nitrogen and first service conception in smallholder dairy farms under heat and humidity stress
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The study was to evaluate the relationship between the first service conception (FSC) and milk urea nitrogen (MUN) in smallholder dairy farms under heat and humidity stress. MATERIALS AND METHODS: Dairy cows from 43 dairy farms giving birth between November 2014 and April 2015 (n=295) contributed to the study. All cows were sampled monthly to measure milk compositions, and we collected additional farm data from farmers through a questionnaire. The first service during the first 120 days of lactation was the outcome of interest in this study. Multivariable logistic regression determined significant associations with FSC. RESULTS: The overall FSC was 22% and the mean MUN concentration was 11.55 mg/dl. The final FSC model included MUN concentration, the season of breeding, and protein energy ratio (PE ratio) in the diet. The odds of FSC were reduced by approximately 10% for each mg/dl higher MUN on the day of the milk sample that was nearest to the artificial insemination (AI) day. The odds of FSC were nearly 3 times higher when the first insemination occurred in winter compared to summer first services. Taking into account the nutritional factors, the odds of FSC were nearly 70% higher with an increase in PE ratio of 10 g of crude protein/Mcal from the mean of 35.90 g. CONCLUSION: This study of smallholder dairy farmers in the hot and humid climate of Thailand confirmed that season, nutritional management, and MUN concentration were associated with FSC. MUN appears to be a useful indicator to monitor the effects of diet on reproductive performance from this study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».