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Enregistrement W3120164700 · doi:10.3168/jds.2020-18549

Addition of straw to the early-lactation diet: Effects on feed intake, milk yield, and subclinical ketosis in Holstein cows

2021· article· en· W3120164700 sur OpenAlexafffund
Hesam A Seifi, J.M. Huzzey, M. A. Khan, Daniel M. Weary, M.A.G. von Keyserlingk

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDairy Farmers of ManitobaDairy Farmers of Canada
Mots-clésLactationIce calvingDry matterAnimal scienceStrawTotal mixed rationKetosisNeutral Detergent FiberForageDairy cattleBiologyChemistryEndocrinologyAgronomyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated feed intake, milk yield, and subclinical ketosis in dairy cows in early lactation fed 2 different diets postpartum. Cows are typically offered a high-energy ration immediately after calving. We compared a conventional high-energy total mixed ration (TMR) with a transition ration that contained chopped straw. We predicted that adding chopped straw would increase dry matter intake, milk production, and indicators of energy metabolism during the first 3 wk of lactation compared to cows fed a conventional high-energy TMR. We also predicted that carryover effects would be likely for at least 2 wk after treatment ended. A total of 68 mixed-age Holstein cows were enrolled in the study 3 wk before their expected calving. All cows were managed on a single high-forage diet during the dry period. At calving, cows were allocated to 1 of the 2 diets: half to the conventional high-energy TMR (CTMR; n = 34; net energy for lactation = 1.61 Mcal/kg; neutral detergent fiber = 31.7%), and the other half to a high-forage TMR containing chopped wheat straw, equivalent to 4.27% dry matter (STMR; n = 34; net energy for lactation = 1.59 Mcal/kg; neutral detergent fiber = 33.7%) for 3 wk after calving. Cows on STMR were then shifted to CTMR for the next 2 wk to study short-term residual effects on the performance of cows. Treatments were balanced for parity, body condition score, and body weight. Feed intake was measured daily from 2 wk before to 5 wk after calving using automatic feed bins. Blood was sampled twice weekly from 2 wk before to 5 wk after calving, and β-hydroxybutyrate and glucose were measured in serum samples. Subclinical ketosis was identified using a threshold of β-hydroxybutyrate ≥1.0 mmol/L in wk 1 after calving and ≥1.2 mmol/L in wk 2 to 5 after calving. Cows were milked twice daily, and weekly samples (composite samples of morning and afternoon milkings) were analyzed to determine total solids, fat, protein, lactose, and somatic cell count. Data were analyzed in 2 separate periods: the treatment phase (wk +1, +2, and +3) and the post-treatment phase (wk +4 and +5). The addition of straw to the TMR negatively affected the dry matter intake of STMR cows during wk 2 and 3 of lactation. Daily milk yield during the first 5 wk of lactation was lower in STMR cows than in CTMR cows. Concentrations of β-hydroxybutyrate were higher in CTMR cows than in STMR cows during wk 1, but this effect was reversed during wk 2 and 3 of lactation. By 21 d in milk, STMR cows had a greater risk of developing subclinical ketosis than CTMR cows. Adding chopped wheat straw to the TMR during the first 21 d after calving lowered dry matter intake and provided no metabolic or production benefits to lactating dairy cattle.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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