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Enregistrement W4388686982 · doi:10.1139/cjas-2023-0087

The effects of raw and steam-pressure toasted faba bean seeds on the production performance in high-lactating dairy cows

2023· article· en· W4388686982 sur OpenAlexafffundvenue
María E. Rodríguez Espinosa, Víctor H. Guevara Oquendo, David A. Christensen, Peiqiang Yu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésAnimal scienceLactationLatin squareMilk productionDairy cattleFood scienceProductivityBiologyChemistryPregnancyFermentationRumen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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