The effects of raw and steam-pressure toasted faba bean seeds on the production performance in high-lactating dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Introducing new feeds for feeding options requires reliable information to prove beneficial impacts on animal productivity. The objective of the study was to evaluate the effects of 10% inclusion of raw faba bean seeds (R-FBS) and steam-pressure toasted FBS (SP-FBS) on dairy production performance and metabolism. Snowbird FBS were processed by steam-pressure toasting at 121 °C for 0, 7.5, 15, and 30 min. Total mixed rations (TMRs) were prepared using R-FBS (FBS0) and SP-FBS (FBS7.5, FBS15, and FBS30). The TMRs were fed to cows (second and third lactation, 69 ± 15 days in milk, and 720 kg mean BW) for 120 days (November 2020 to February 2021). Data were analyzed using a repeated 4 × 4 Latin square design model with treatment as the fixed effect and cows as the random effect. Feed efficiency was linearly decreased as processing times increased ( P = 0.02) from 1.63 with FBS0 to 1.52 with FBS30. Milk urea nitrogen decreased from 12.18 mg/dL with FBS0 to 11.10 mg/dL with FBS30 (linear P < 0.01). Heating FBS for 7.5 min could be suitable for increasing milk fat and feed efficiency in dairy cows. We believe that high-lactating dairy cows can be fed locally grown faba beans to support their production performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».