PSVIII-14 The significance of colostrum quality on feed efficiency in Canadian Holstein calves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For a more sustainable dairy industry it is crucial to select for feed-efficient cattle. Although feed efficiency research has primarily focused on lactating animals, genetic selection for feed efficiency in calves has continued to gain research interest. Previously estimated genetic parameters for pre-weaned calf feed efficiency suggest residual metabolizable energy intake (RMEI) as a potential trait for selection. However, the trait definition of RMEI needs further evaluation. In previous studies only the intake of colostrum, fed in the first hours of the lif of a calf, was included to define RMEI. The inclusion of colostrum quality ([grams of immunoglobulin (g IgG)] might better represent the transfer of passive immunity to calves and enhance the indicator trait for feed efficiency. Therefore, the objective of this study was to evaluate the impact of colostrum characteristics on estimating RMEI as a measure of calf feed efficiency in Canadian Holstein calves. Records from 330 pre-weaned Canadian Holstein calves between 0 and 65 d of age, born between 2016 and 2021 were provided by The Ontario Dairy Research Centre (Elora, ON, Canada). Data included calf health (incidence of scours, 1 = event, 2 = no event), feed intake (kg), body weight (BW; kg), and colostrum quality (g IgG) ranging between 17.41 and 151.69 g IgG. RMEI was estimated by four linear regression models using metabolizable energy intake (MEI) for two time periods (RMEI1 = first month of age calves, RMEI2 = second month of age calves) according to previous studies. For both time periods, colostrum quality was then included in the linear regression model, in addition to scours incidence, year and season, trial, and regression on average daily gain and metabolic BW to estimate RMEI corrected for colostrum quality (i.e., RMEIc1 and RMEIc2). Colostrum quality was fitted as a fixed effect with four classes (≤72 g IgG, 73-76 g IgG, 77-96 g IgG, ≥97 g IgG), divided according to the quartiles of its distribution. The inclusion of colostrum quality had a significant effect on MEI in the first month of age (P ± 0.001) and a trend for significance in the second month of age (P = 0.095). RMEIc model had an adjusted R2 value of 0.86 with the inclusion of colostrum quality in the first time-period. As a next step, genetic parameters need to be estimated to determine any possible gain using RMEIc over RMEI. Improving the definition of RMEI will further the potential to select for feed efficiency in younger animals to achieve sustainability goals.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».