Barley or black oat silages in feeding strategies for small-scale dairy systems in the highlands of Mexico
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 ».