PSXV-24 Dietary strategies to reduce the impact of high-concentrate diet on performance, ruminal fermentation and milk composition of dairy goats.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the use of dietary lipid supplements as a strategy to prevent or reduce the intensity of milk fat depression in goats fed high-concentrate diets. Thirty Alpine goats were housed in pens with Calan gate feeders at kidding, and received a total mixed ration with a forage-to-concentrate ratio (F:C) of 55:45 on a DM basis (27,4% of NDF and 17,9% of starch) during a pretrial period (23 ± 5 d). Data from the last 4 d of the pretrial period were used as covariates (d 0). Goats were blocked by milk fat concentration and randomly assigned to 1 of 3 diets containing a F:C ratio of 45:55 (25,3% of NDF and 19,4% of starch) for 41 d. Diets were: 1) Control (CTRL; no supplemental fat); 2) a high-palmitic acid diet (PALM; 16:0 at 1.9 % of DM; and 3) a high 18:3 n-3 diet (FLAX; 18:3 n-3 at 1.5% of DM). Data were collected on d 10, 20 and 41 and analyzed in a mixed model with repeated measures. In the CTRL group, feeding the high-concentrate diet reduced milk fat concentration from 4,34 to 3,53% (d 0 and 41, respectively; P< 0.01). PALM feeding increased fat yield on d 10 (12%) and 41 (21%) relative to CTRL and on d41 relative to FLAX (16%; all P< 0.05). No treatment effect was observed on ruminal pH (6,32; P >0.93) and individual volatile fatty acids (P>0,12). However, the concentration of ruminal propionate increased from 17.9 to 20.3%, while acetate and the acetate: propionate ratio decreased respectively from 68.1 to 62.0% and from 4.21 to 3.19 (P< 0.01) on d 41, relative to d 0. Feeding PALM can alleviate the reduction of milk fat synthesis in goats receiving high concentrate diets in early lactation. Key Words:
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».