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Enregistrement W3048357338 · doi:10.3168/jds.2020-18785

Milk production responses, rumen fermentation, and blood metabolites of dairy cows fed increasing concentrations of forage rape (Brassica napus ssp. Biennis)

2020· article· en· W3048357338 sur OpenAlexaff
Juan Pablo Keim, José Daza, Ignacio Beltrán, Óscar Balocchi, Rubén Pulido, Pilar Sepúlveda-Varas, D. Pacheco, R. Berthiaume

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensValacta (Canada)
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico
Mots-clésLatin squareDry matterRumenSilageForageMealLactationCanolaAnimal scienceSoybean mealRapeseedDairy cattleFood scienceTotal mixed rationBiologyChemistryFermentationAgronomyIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine animal performance, rumen fermentation, and health-related blood metabolites of dairy cows in mid lactation fed with increasing levels (30 and 45%) of forage rape (FR) in the diet. Twelve pregnant multiparous lactating Holstein-Friesian dairy cows were randomly allocated to 1 of 3 dietary treatments in a replicated 3 × 3 Latin square design. The experiment was divided into three 21-d periods. For the control diet, 13.0 kg (dry matter, DM) of grass silage, 3.0 kg DM of commercial concentrate, 2.7 kg of DM cold-pressed extracted canola meal, and 0.45 kg DM of solvent-extracted soybean meal were offered daily. For the other two treatments, 30 and 45% of the DM from silage, canola meal, and commercial concentrate were replaced in equal proportions with FR. Data were analyzed individually using linear and quadratic orthogonal polynomials. Ingestive behavior was altered by the inclusion of FR. We observed a linear increase in eating time at the expense of rumination time. Nevertheless, total DM intake was not affected by dietary treatments, averaging 19.5 ± 0.24 kg of DM/d. Milk yield increased linearly with increasing concentration of FR in the diet. Thus, feed efficiency of cows (kg of milk/kg of DM intake) increased linearly with the percentage of FR in the diet. Inclusion of FR in the diet had no effect on milk composition or milk sensory characteristics. Mean rumen pH of cows decreased linearly from the control to the 45% FR diet; however, dietary treatments had no effect on the daily amount of time that rumen pH was below 5.8 (252 ± 71.4), indicating no risk of subacute ruminal acidosis. Concentrations of total volatile fatty acids in the rumen and molar proportions of acetate and butyrate were increased with FR inclusion, whereas the proportion of propionate was linearly reduced. Excretion of uric acid and total purine derivatives tended to be greater for cows fed FR, which resulted in a trend toward a linear increase in estimated microbial N flow. However, N use efficiency was not affected by FR inclusion. Although differences for some hematological measures (increased white blood cell and neutrophils counts) and a quadratic response for glutamate dehydrogenase for cows fed FR in the diet (decreased with inclusion of 30% and increased with 45% in the diet) were observed, all values were within appropriate ranges for dairy cows. These results indicated that including FR to dairy cow diets, up to 45% of diet DM, improved milk production due to changes in volatile fatty acids and predicted microbial N flow and had no negative effects on dairy cow health or sensory characteristics of milk.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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