Day-to-day variation in trace and macro-mineral concentrations in corn and mixed grass–legume silages of Canadian commercial dairy herds
Notice bibliographique
Résumé
The aims were to assess the day-to-day variation in trace minerals (TM), macro-minerals, dry matter, and physical effectiveness factor in grass–legume and corn silages and to evaluate the variance partition. Grass–legume and corn silage samples were collected in nine Canadian dairy herds during two episodes of five consecutive days at 4 weeks apart by the same individual. All variables were analyzed in duplicate. The proportion of variation due to the farm was more variable within TM than macro-minerals. Using TM software reference values of silages for formulating rations can lead to important errors. Except for physical effectiveness factor, the within-farm variations between sampling episodes were more marked for mixed grass–legume than corn silage. For most of the minerals and nutrients analyzed, the sampling + day-to-day variations were the main source of variability, accounting for over 50% of the within-farm variance for both silage types. The remaining within-farm variance was explained by subsampling and laboratory analyses. The high within-herd variation suggests that a silage sampling over more than 1 day can be useful to get a representative sample for TM analysis. Accurate nutrients and TM values when formulating cow diets is essential to cow health and productivity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».