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Enregistrement W4251271835 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(01)74606-1

Influence of Carbohydrate Source and Buffer on Rumen Fermentation Characteristics, Milk Yield, and Milk Composition in Late-Lactation Holstein Cows

2001· article· en· W4251271835 sur OpenAlexafffund
G.R. Khorasani, J.J. Kennelly

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésRumenLactationPropionateDry matterLatin squareForageComposition (language)ChemistryAnimal scienceFood scienceTotal mixed rationFodderFermentationBiologyAgronomyIce calvingBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 seuil0,006

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations45
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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