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Enregistrement W2986455840 · doi:10.1139/cjas-2018-0237

Barley or black oat silages in feeding strategies for small-scale dairy systems in the highlands of Mexico

2019· article· en· W2986455840 sur OpenAlexvenueno aff
Aída Gómez-Miranda, Julieta Gertrudis Estrada-Flores, Ernesto Morales-Almaráz, Felipe López-González, G. Flores, Carlos Manuel Arriaga-Jordán

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Autónoma del Estado de MéxicoConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésSilageMilkingDry matterLatin squareForageMathematicsAnimal scienceAgronomyPastureBiologyRumenFermentationFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High costs from external inputs in small-scale dairy systems (SSDS) and possible effects of climate change, require forage alternatives as silage for the dry season, from small-grain cereals that have short cropping cycles, winter hardiness, and good nutritional quality. The objective was to assess the provision of 10 kg dry matter (DM) cow −1 d −1 of barley (BLY) or black oat (BKO) silages in three treatments: T1 = 100% BLY; T2 = 50% BLY + 50% BKO; T3 = 100% BKO for milking cows. All treatments also received 4.6 kg DM cow −1 d −1 of concentrates and access to pasture. Nine Holstein cows in groups of three were randomly assigned to a 3 × 3 Latin square design repeated three times, with 14 d experimental periods. Measurements of animal variables and sampling for chemical analyses of feeds were done during the last 4 d of each period. Feeding costs were by partial budgets. There were no differences (P > 0.05) for milk yield, milk fat and protein content, milk urea nitrogen, body condition score, or live weight. The cost of BLY silage was 8% less than BKO silage. T1 had the higher margin over cost of feeds followed by T2. Both silages alone or in combination are viable options for SSDS, as there were no differences in performance, or in feeding costs or margins.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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