Evaluation of influence of milk urea nitrogen on reproductive performance in smallholder dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the relationship between milk urea nitrogen (MUN) and reproductive performance in dairy cows in western Thailand. DESIGN: All cows calving from November 2014 to April 2015 were included in the study, a total of 486 cows from 47 farms. Each cow had milk constituents and MUN tested monthly up to confirmed conception or until the 8th month after parturition. Each farm had a dietary assessment completed. Cox proportional hazard models with shared frailty were used to determine associations of conception rate. RESULTS: Cows became pregnant increasingly quickly over time, except during 100-150 days of lactation. A change in MUN from 12.5 to 13.5 mg/dL on the closet day to breeding was associated with a 5% decrease in conception. Milk protein was negatively associated with hazard of conception, whereas milk lactose and dietary protein:energy ratio had positive associations with conception rate. Breeding season was also significant; the highest conception rate was observed in cows inseminated during winter, whereas insemination during the humid rainy season resulted in the lowest conception rates. The farm random effect in the model was strongly significant. CONCLUSION: Detrimental effects of higher MUN on rate of conception were identified. The rate of conception was positively associated with protein:energy ratio in the study. Therefore, good nutritional management leading to positive energy balance should benefit conception rates.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».