Effect of Blend-Pelleted Products Based on Carinata Meal or Canola Meal in Combination with Lignosulfonate on Ruminal Degradation and Fermentation Characteristics, Intestinal Digestion, and Feed Milk Value When Fed to Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to investigate the effect of newly developed blend-pelleted products based on carinata meal (BPPCR) or canola meal (BPPCN) in combination with peas and lignosulfonate on ruminal fermentation characteristics, degradation kinetics, intestinal digestion and feed milk values (FMV) when fed to high-producing dairy cows. Three dietary treatments were Control = control diet (common barley-based diet in western Canada); BPPCR = basal diet supplemented with 12.3%DM BPPCR (carinata meal 71.4% + pea 23.8% + lignosulfonate4.8%DM), and BPPCN = basal diet supplemented with 13.3%DM BPPCN (canola meal 71.4% + pea 23.8% + lignosulfonate 4.8%DM). In the whole project, nine mid-lactating Holstein cows (body weight, 679 ± 124 kg; days in milk, 96 ± 22) were used in a triplicated 3 × 3 Latin square study for an animal production performance study. For this fermentation and degradation kinetics study, the experiment was a 3 × 3 Latin square design with three different dietary treatments in three different periods with three available multiparous fistulated Holstein cows. The results showed that the control diet was higher (p < 0.05) in total VFA rumen concentration (138 mmol/L) than BPPCN. There was no dietary effect (p > 0.10) on the concentration of rumen ammonia and ruminal degradation kinetics of dietary nutrients. There was no significant differences (p > 0.10) among diets on the intestinal digestion of nutrients and metabolizable protein. Similarly, the feed milk values (FMV) were not affected (p > 0.10) by diets. In conclusion, the blend-pelleted products based on carinata meal for a new co-product from the bio-fuel processing industry was equal to the pelleted products based on conventional canola meal for high producing dairy cattle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».