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Enregistrement W4386102915 · doi:10.3168/jds.2023-23507

Comparing dehulled hemp meal and canola meal as a protein supplement for lactating dairy cows

2023· article· en· W4386102915 sur OpenAlexafffund
F. Addo, R. Gervais, Kim Ominski, Chengbo Yang, J.C. Plaizier

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDairy Farmers of ManitobaDivision of Financial ManagementUniversity of Manitoba
Mots-clésCanolaMealFood scienceDry matterLinoleic acidLatin squareOleic acidFatty acidChemistryBiologyAnimal scienceBiochemistryRumenFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of replacing canola meal with dehulled hemp meal in the diet of lactating dairy cows on the dry matter intake (DMI), milk production, milk fatty acid profile, blood metabolites, total-tract nutrient digestibility, and transfer of cannabinoids were determined in 12 lactating, nonpregnant Holstein cows. These cows were used in a 3 × 3 Latin square design with three 3-wk experimental periods consisting of 2 wk of adaptation and 1 wk of sampling. Cows received basal partial mixed rations supplemented with either 15% dry matter (DM) canola meal (CM15), 15% DM dehulled hemp meal (HM15), or 7.5% DM dehulled hemp meal and 7.5% DM canola meal (CM7.5HM7.5). Diets were formulated to be isoenergetic and isonitrogenous, but the HM15 and CM7.5HM7.5 diets contained, on average 1.2 percentage units more crude protein (CP) that the CM15 diet. The CP of the dehulled hemp meal contained less soluble protein than that of canola meal. Hence, the intake of soluble protein did not differ among diets. Canola meal contained less crude fat than hemp seed meal (3.46% vs. 8.25% DM). The lipid fraction of canola meal fat contained more oleic acid (C18:1 cis-9; 47.3 vs. 14.9 g/100 g of fatty acids, FA) and vaccenic acid (18:1 cis-11; 13.7 vs. 1.2 g/100 g of FA) and less linoleic acid (C18:2n-6; 21.9 vs. 55.7 g/100 g of FA) and α linolenic acid (C18:3n-3; 3.2 vs. 8.9 g/100 g of FA) than the lipid fraction of hemp seed meal. The hemp seed meal contained 4.9 µg/g cannabidiol, 5.1 µg/g cannabidiolic acid, and 0.1 µg/g tertahydroxycannabinolic acid A. Treatments did not differ in DMI, yields of milk, milk protein and milk fat, total-tract neutral detergent fiber digestibility, and blood plasma concentrations of β-hydroxybutyrate and nonesterified FA. Apparent total-tract DM digestibility was lowest in the HM15 treatment, whereas the CP digestibility and the concentrations of urea in blood, urine, and milk were lowest in the CM15 treatment. Cannabinoids were not detected in urine, milk, and blood plasma. Replacing canola meal with hemp seed meal increased milk fat contents of polyunsaturated fatty acids (PUFA), which were 3.42, 3.90, and 4.25 g/100 g of FA for the CM15, CM7.5HM7.5, and HM15 treatments, respectively. Especially, the milk fat contents of 18:2n-6 (1.99 vs. 1.56 g/100 g FA) and 18:3n-3 (0.31 vs. 0.43 g/100 g FA) were increased by hemp meal feeding. Especially, the milk fat contents of 18:2n-6 (1.99 vs. 1.56 g/100 g FA) and 18:3n-3 (0.31 vs. 0.43 g/100 g FA) were increased by hemp meal feeding. Our data show that hemp seed meal is a suitable and safe replacement for canola meal as a feed for lactating dairy cows and that this replacement increases CP digestibility and urea in urine, milk, and blood plasma, as well the PUFA content of milk fat.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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