Associations of bulk tank milk free fatty acid concentration with farm type and time of year
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2> Triacylglycerol (TAG) hydrolysis yields free fatty acids (FFA) and ≥1.20 mmol FFA/100 g of milk fat in bulk tank milk is associated with off-flavor, rancidity, reduced foam stability, and inhibited cheese coagulation. The objective of this study was to compare milk FFA concentrations among conventional (CON), organic (ORG), and certified grass-fed (CGF) dairy farm types in Ontario (ON), Canada, and describe monthly and yearly FFA patterns. Bulk tank FFA data measured at every milk pick-up from August 2018 to December 2022 were collected from all dairy farms in ON and averaged by month. A mixed model of monthly average FFA with herd as a random effect was used to investigate associations with month, year, and farm type. There were 171,843 observations from 3,771 farms over 53 mo (2 mo were excluded due to FFA calibration concerns). Ninety-seven percent (n = 166,355) of observations were from CON farms (n = 3,659), and the other 3% (n = 5,488) were from ORG (n = 72) and CGF (n = 40) herds. Conventional farms had the lowest overall average FFA (0.83 mmol/100 g of fat) with 7% (n = 11,645) of monthly averages ≥1.20 mmol/100 g of milk fat. Grass-fed herds had the highest overall average FFA (1.10 mmol/100 g of fat), and 23% (n = 842) of months had elevated FFA averages. Seventy-five percent (n = 30) of CGF farms had at least 1 elevated monthly average FFA over the 53 mo. In the mixed model, monthly average FFA levels were lower in May (<i>β</i> = −0.02 to −0.21) and higher in July (<i>β</i> = 0.01 to 0.12) than in other months. Conventional herds had lower monthly average FFA than CGF herds (<i>β</i> = −0.27, 95% CI [−0.18, −0.35]) or ORG herds (<i>β</i> = −0.08, 95% CI [−0.01, −0.14]). This research suggests that bulk tank milk FFA concentration varies among farm types, months, and years. The mechanisms underlying these associations warrant further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».