Assessment of Lactational Performance in Dairy Cows Receiving a Rumen Protected B Vitamin Blend during Lactation: Part 2: A Regression Analysis of 50 Studies
Notice bibliographique
Résumé
A previous series of meta-analyses demonstrated that a protected blend of B vitamins (RPBV: folic acid, B12, pyridoxine, pantothenic acid, and biotin; Jefo, St. Hyacinthe, QC, Canada) improved milk fat and protein yield, with variation in the extent of the response. These results represent additional analyses of the same dataset to determine if the degree of response to RPVB on milk, fat and protein yield might be related to the level of production, lactation number, or days in milk (DIM). Results from 50 on-farm switchback trials conducted in 7 countries between 2005 and 2015 were included in the analysis. All herds participated in monthly milk recording services, and all were Holstein herds. A total of 6483 cows, averaging 163 DIM on the first test date, participated in the studies. Data were analyzed using regression models that accounted for the effects of trial, period, days in milk (DIM) and lactation number on milk and component yield. Milk yield and fat yield increased with B vitamin inclusion, and the extent of change was determined to increase with lactation number (P -protected B vitamin blend = 4.05 + [0.917 × control milk] - [0.0063 × DIM] + [0.246 × Lactation number] (R2 = 0.798) The use of regression models allows changes in milk, fat and protein yields with the rumen-protected B vitamin blend to be more accurately predicted.
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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 | 0,021 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».