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Enregistrement W4295993181 · doi:10.3168/jds.2021-21468

Effects of intake-based weaning and forage type on feeding behavior and growth of dairy calves fed by automated feeders

2022· article· en· W4295993181 sur OpenAlexafffund
Allison Welk, Heather W. Neave, H.B. Spitzer, M.A.G. von Keyserlingk, Daniel M. Weary

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDairy Farmers of ManitobaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaDairy Farmers of Canada
Mots-clésWeaningDry matterHayForageAnimal scienceStarterBiologySilageFood scienceAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to assess the effects of intake-based weaning methods and forage type on feeding behavior and growth of dairy calves. Holstein dairy calves (n = 108), housed in 12 groups of 9, were randomly assigned to 1 of 3 weaning treatments: milk reduction based on age (wean-by-age), individual dry matter intake (DMI; wean-by-intake), or a combination of individual DMI and age (wean-by-combination). Groups of calves were alternately assigned to 1 of 2 forage treatments: grass hay or a silage-based total mix ration (TMR; n = 6 groups per treatment). Until 30 d of age, all calves were offered 12 L/d of whole milk. Starting on d 31, milk was gradually reduced by 25% of the individual's average milk intake. For wean-by-age calves (n = 31), the milk allowance remained stable until d 62 when milk was again reduced gradually until weaning at d 70. For wean-by-intake calves (n = 35), milk allowance was reduced by a further 25% once calves consumed on average 200, 600, and (finally) 1,150 g of dry matter (DM) per day of calf starter and forage. For wean-by-combination calves (n = 35), milk intake remained stable until calves consumed on average 200 g of DM/d, at which point milk was reduced linearly until weaning at d 70. If calves failed to reach DMI targets by d 62 (n = 10), milk was then reduced gradually until weaning at d 70. Of the 35 wean-by-intake calves, 27 met all 3 DMI targets (successful-intake), and 33 of the 35 calves in the wean-by-combination treatment met the 200 g of DM/d target (successful-combination). Successful-intake and successful-combination calves had greater final body weight (BW) at 12 wk of age than wean-by-age calves (123.7 vs. 122.3 vs. 117.7 ± 3.1 kg, respectively). During weaning, successful-intake calves ate more starter and consumed less milk than successful-combination and wean-by-age calves (starter: 1.19 vs. 0.89 vs. 0.49 ± 0.07 kg of DM/d, respectively; milk: 2.7 vs. 4.2 vs. 5.9 ± 0.17 L/d, respectively). After weaning, successful-combination and successful-intake calves consumed similar amounts of starter; however, wean-by-age calves continued to consume less starter (2.85 vs. 2.78 vs. 2.44 ± 0.10 kg of DM/d, respectively). During weaning, hay and TMR calves ate similar amounts of forage, but hay calves consumed more starter (0.96 vs. 0.75 ± 0.07 kg of DM/d, respectively). After weaning, hay calves continued to consume more starter (2.88 vs. 2.50 ± 0.10 kg of DM/d, respectively), whereas TMR calves consumed more forage (0.33 vs. 0.15 ± 0.02 kg of DM/d, respectively). Hay calves had greater final BW at 84 d compared with TMR calves (124.0 vs. 119.0 ± 1.6 kg, respectively). These results show that the inclusion of a DMI target can improve starter intake and BW for calves that successfully wean, and that forage type can influence the transition onto solid feed. We also found that approximately 10% of calves failed to consume even 200 g of DM/d by 9 wk of age; more research is needed to better understand why some calves struggle to transition onto solid feed.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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