Evaluation of National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM, 2021) feed evaluation model on predictions of milk protein yield on Québec commercial dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
A recent study assessed the ability of 4 feed evaluation models to predict milk protein yield (MPY) under commercial context, with data from of 541 cows from 23 dairy herds in the province of Québec, Canada. However, the recently published Nutrient Requirements of Dairy Cattle from the National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM, 2021) was not released at that time. Thus, the current study evaluated NASEM using the same data set. To be consistent with the previous study, predicted DMI was used. Therefore, MPY was predicted using the 2 estimations of DMI proposed by NASEM: one based on animal characteristics only (DMIAo) and one also including ration characteristics (DMIA&R). For each type of DMI estimates, 2 MPY predictions were made, using: 1) the multivariate equation directly published in NASEM and 2) a variable efficiency of utilization of MP predicted using inputs and outputs from NASEM, published a posteriori. With the 2 approaches, multivariate and variable efficiency, the DMIA&R yielded the best MPY predictions. The multivariate equation showed a regression bias between observed and predicted MPY with both DMI estimations. The estimated variable efficiency allowed for MPY predictions without mean and regression biases. With DMIA&R, concordance correlation coefficients (CCC) were 0.72 and 0.78 for MPY predicted using the multivariate and variable efficiency equations, respectively. In comparison, DMIAo CCC were 0.60 and 0.71, respectively. In conclusion, on commercial farms, where dairy rations are usually optimized for a group of cows, estimates of DMI based on animal and rations characteristics yielded the best MPY predictions. The multivariate equation from NASEM predicted MPY with a regression bias whereas the variable efficiency of utilization of MP based on MP and energy supplies resulted in no bias in MPY predictions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».