PSVIII-41 Late-Breaking Abstract: Milk urea level of dairy cows in Northern Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The high milk productivity of cows with an inadequate feeding level is the cause of many animal diseases. To control protein and energy in feeding ration it may be used as an indicator the milk urea content (Nousiainen, J.K.J. Shingfield, and P. Huhtanen, 2004). The norm of its content is in the range of 15–30 mg% (Smith, J., G. Verkerk, B. McKay, 2000). The purpose of the work was to introduce milk urea indicator in Republic of Kazakhstan by the experience of USA and Canada milk labs. Research work was carried out under project “Improving the breeding methods efficiency.” The studies were carried out using infrared analyzer CombiFoss FT +. The results of the study are shown in table 1. As you can see, milk urea content in Agrofirm Rodina LLP was 34.25 ± 0.29 mg%. Analysis of cows diet in this farm showed, there it was protein excess by 7.9% in comparison with the norms. In the second farm, Esil-Agro LLP, it was a different case. Milk urea content was 11.7 mg%. Low level of urea in this case was the result of energy and protein lack in the diet of dairy cows. It can be concluded that in conditions of dairy farms in the Republic of Kazakhstan, milk urea can serve as reliable indicator of protein and energy level in the diets of dairy cows, monitoring its content will ensure the rational use of expensive protein feeds, preserving animal health and thereby increase the efficiency of milk production.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».