Influence of Carbohydrate Source and Buffer on Rumen Fermentation Characteristics, Milk Yield, and Milk Composition in Late-Lactation Holstein Cows
Notice bibliographique
Résumé
The effects of concentrate-to-forage ratio and buffer on rumen fermentation and production parameters were examined in four rumen-cannulated cows (240 ± 18 d in milk) fed a total mixed ration ad libitum in a 4 × 4 Latin square design.The treatments were a 50:50 concentrate to forage ratio with [1.2% of dry matter, (DM)] and without (0% of DM) buffer and a 75:25 concentrate to forage ratio with (1.2% of DM) and without (0% of DM) buffer.Rumen pH declined in response to increased concentrate but was not influenced by buffer.In the absence of the buffer, rumen acetate declined and propionate was elevated at the higher level of concentrate inclusion.The milk fat concentration was lower for cows fed the high concentrate diet without buffer; however, the addition of buffer to the diet prevented the milk fat depression.Milk fat depression was associated with elevated trans-C 18:1 fatty acids in milk, which provides additional support for an inhibitory effect of these fatty acids on mammary fat synthesis.We concluded that the potential of nutrition as a tool to alter milk composition is greater in later lactation as these animals are better able to cope with the negative effects of high grain diets, and the treatment response is greater than in early lactation.(Key words: lactating cows performance, forage inclusion, buffer, rumen digestion) Abbreviation key: (A+B)/P = acetate + butyrate to propionate, A:P = acetate to propionate, FA = fatty acids, HCD = high-concentrate diet, HCNB = concentrate to forage 75:25 without buffer, HCWB = concentrate to forage 75:25 with buffer, MCD = medium-concentrate diet, MCNB = concentrate to forage 50:50 without buffer, MCWB = concentrate to forage 50:50 with buffer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».