Investigating rumination and eating time as proxies for identifying dairy cows with low methane-emitting potential
Notice bibliographique
Résumé
Identifying cows with low CH 4 -emitting potential can greatly contribute to CH 4 abatement in dairy herds. However, this process has been cumbersome and labor-intensive. Ear tags and collar-based accelerometers measure rumination and chewing behaviors, potentially identifying novel phenotypes in cows. This study aimed to determine whether rumination and eating time are linked to enteric CH 4 emissions and serve as proxies to identify CH 4 yield phenotype in lactating dairy cows. We applied the dynamic time warping model to rumination and eating time datasets to classify cows differing in these phenotypes. We calculated the distances between cows differing in rumination and eating times and depicted them in a principal component analysis plot. From 49 cows in early to mid lactation, 10 low-rumination, and 10 high-rumination cows were selected to test the relationship between rumination and eating time with CH 4 yield phenotype over 7 wk. Enteric CH 4 emissions were measured using the GreenFeed System. The dynamic time warping model identified cows with distinct rumination and eating patterns. High-rumination cows had higher DMI and milk yield, and lower enteric CH 4 emissions than low-rumination cows. High-rumination cows also had lower CH 4 intensity and higher production efficiency than low-rumination cows. Overall, rumination and eating time can be suitable proxies for identifying CH 4 yield phenotype in dairy cows. Further studies, including larger dairy herds, different dietary regimens, and stages of lactation in dairy cattle and other ruminant species to validate rumination and eating time as proxies for identifying CH 4 yield phenotype, are required.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».