Relationships between dietary factors and nitrogen partitioning to milk and urine in temperate grazing dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Urinary nitrogen (UN) excretion and milk production traits of 35 groups of 15 grazing cows each were measured over two years. Urine volume and N concentration were measured with urine sensors and daily UN excretion was calculated for four consecutive days. Milk yield, composition and cow liveweight (LW) were used to estimate daily dry matter intakes (DMI) based on back‐calculated animal energy requirements and feed metabolisable energy (ME). Different N fractions in the diet were estimated using laboratory data and protein digestion equations. Mean estimates of N intake and UN excretion were 460 and 227 g N/d, respectively. Urinary‐N represented 52% of the N consumed, which aligns with indoor N balance studies. Urinary N excretion was weakly correlated ( r = 0.29) with dietary N intake, but moderately correlated ( r = 0.63–0.67) with diet N concentration, diet N:ME ratio, and diet effective rumen degradable protein (ERDP). The ERDP balance had moderate to strong correlations with N utilisation efficiency ( r = −0.89) and the UN expressed relative to N intake ( r = 0.59) and N in milk ( r = 0.78). These relationships illustrate the potential of urine sensors and energy‐based estimations of intake to assess the influence of dietary management strategies to mitigate UN excretion from grazing animals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».