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Enregistrement W2974717387 · doi:10.3168/jds.2019-16869

Performance of dairy cows fed diets with similar proportions of undigested neutral detergent fiber with wheat straw substituted for alfalfa hay, corn silage, or both

2019· article· en· W2974717387 sur OpenAlexaff
A. Kahyani, G.R. Ghorbani, M. Alikhani, E. Ghasemi, Ali Sadeghi‐Sefidmazgi, K. A. Beauchemin, S.M. Nasrollahi

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesIran National Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésDry matterSilageNeutral Detergent FiberStrawForageHayAnimal scienceLactationChemistryBeet pulpAgronomyRumenTotal mixed rationLatin squareBiologyFood scienceIce calvingFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the effects of feeding diets that were formulated to contain similar proportions of undigested neutral detergent fiber (uNDF) from forage, with wheat straw (WS) substituted for corn silage (CS), alfalfa hay (AH), or both. The diets were fed to lactating dairy cows and intake, digestibility, blood metabolites, and milk production were examined. Thirty-two multiparous Holstein cows (body weight=642 ± 50 kg; days in milk=78 ± 11 d; milk production=56 ± 6 kg/d; mean ± standard deviation) were used in a randomized block design with 6-wk periods after a 10-d covariate period. Each period consisted of 14 d of adaptation followed by 28 d of data collection. The control diet contained CS and AH as forage sources (CSAH) with 17% of dietary dry matter as uNDF after 30 h of incubation (uNDF 30 ). Wheat straw was substituted for AH (WSCS), CS (WSAH), or both (WSCSAH) on an uNDF 30 basis, and beet pulp was used to obtain similar concentrations of NDF digestibility after 30 h of incubation (NDFD 30 = 44.5% of NDF) across all diets. The 4 diets also contained similar concentrations of net energy for lactation and metabolizable protein. Dry matter intake was greatest for WSCS (27.8 kg/d), followed by CSAH (25.7 kg/d), WSCSAH (25.2 kg/d), and WSAH (24.2 kg/d). However, yields of milk, 3.5% fat-corrected milk (FCM), and energy-corrected milk did not differ, resulting in higher FCM efficiency (kg of FCM yield/kg of dry matter intake) for WSAH (1.83) and WSCSAH (1.79), followed by CSAH (1.69) and WSCS (1.64). Milk protein percentage was greater for CSAH (2.84%) and WSCS (2.83%) than for WSAH (2.78%), and WSCSAH (2.81%) was intermediate. The opposite trend was observed for milk urea nitrogen, which was lower for CSAH (15.8 mg/dL), WSCS (15.8 mg/dL), and WSCSAH (17.0 mg/dL) than for WSAH (20 mg/dL). Total-tract NDF digestibility and ruminal pH were greater for diets containing WS than the diet without WS (CSAH), but digestibility of other nutrients was not affected by dietary treatments. Cows fed WSAH had less body reserves (body weight change=−13.5 kg/period) than the cows fed the other diets, whereas energy balance was greatest for those fed WSCS. The results showed that feeding high-producing dairy cows diets containing different forage sources but formulated to supply similar concentrations of uNDF 30 while maintaining NDFD 30, net energy for lactation, and metabolizable protein constant did not influence milk production. However, a combination of WS and CS (WSCS diet) compared with a diet with CS and AH improved feed intake, ruminal pH, total-tract NDF digestibility, and energy balance of dairy 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)0,000
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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