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Enregistrement W3007807845 · doi:10.1155/2020/3262370

Effects of <i>Calliandra</i> and <i>Sesbania</i> on Daily Milk Production in Dairy Cows on Commercial Smallholder Farms in Kenya

2020· article· en· W3007807845 sur OpenAlexafffund
Dennis N. Makau, John VanLeeuwen, G.K. Gitau, Shawn McKenna, Colleen Walton, J. Muraya, J.J. Wichtel

Notice bibliographique

RevueVeterinary Medicine International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesFondation Rideau HallFondations communautaires du CanadaUniversity of Prince Edward IslandGovernment of CanadaUniversities Canada
Mots-clésMilk productionAgricultural scienceVeterinary medicineBiologyAnimal scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing interest in protein supplementation of dairy-cow diets using leguminous shrubs. The study objective was to ascertain the association between diet supplementation with Calliandra calothyrsus and Sesbania sesban and milk production in dairy cattle on commercial smallholder farms. This trial involved 235 cows from 80 smallholder dairy farms in Kenya randomly allocated to 4 intervention groups: (1) receiving Calliandra and Sesbania and nutritional advice; (2) receiving reproductive medicines and advice; (3) receiving both group 1 and 2 interventions; and (4) receiving neither intervention. Farm nutritional practices and management data were collected in a questionnaire, and subsequent physical examinations, mastitis tests, and milk production of cows on the farm were monitored approximately monthly for 16 months. Descriptive and univariable statistical analyses were conducted, and multivariable mixed-model regression was used for identification of factors associated (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&lt;</mml:mo><mml:mn>0.05</mml:mn></mml:mrow></mml:math>) with daily milk production. The mean milk production was 6.39 liters/cow/day (SD = 3.5). Feeding Calliandra/Sesbania to cows was associated (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&lt;</mml:mo><mml:mn>0.0005</mml:mn></mml:mrow></mml:math>) with an increase in milk produced by at least 1 liter/cow/day with each kg fed. Other variables positively associated with ln daily milk production in the final model included feeding of Napier grass, amount of silage and dairy meal fed, body condition score, and appetite of the cow. Other variables negatively associated with ln daily milk production in the final model included amount of maize germ fed, days in milk, sudden feed changes, pregnancy, and subclinical mastitis. In conclusion, our field trial data suggest that use of Calliandra / Sesbania through agroforestry can improve milk production in commercial smallholder dairy farms in Kenya. Agroforestry land use systems can be adopted as a way for dairy farmers to cope with feed shortages and low crude protein in farm-available feeds for their 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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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