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Enregistrement W4405484648 · doi:10.3168/jds.2024-25010

Milk production and methane emissions from dairy cows fed silages from different grassland species and harvesting frequencies

2024· article· en· W4405484648 sur OpenAlexaff
Kim Viggo Weiby, Linda Årvik, M. Eknæs, Angela Schwarm, Håvard Steinshamn, K. A. Beauchemin, Peter Lund, Ingunn Schei, Ingjerd Dønnem

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesTINENorges Miljø- og Biovitenskapelige UniversitetFoundation for Research Levy on Agricultural ProductsNorges Forskningsråd
Mots-clésSilageMilkingLolium perenneRed CloverAnimal scienceAgronomyDairy cattleBiologyTotal mixed rationLolium multiflorumPhleumPerennial plantChemistryIce calvingLactation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to examine how silages from different grassland species and harvesting frequencies affect feed intake, milk production, and methane (CH 4 ) emission in dairy cows. We hypothesized that cows consuming silages of more frequent harvest, grass species with greater OM digestibility and legumes with lower NDFom concentration would have greater silage DMI and milk yield and thereby lower CH 4 yield and intensity. Forty Norwegian Red cows were allocated to 5 treatments in a cyclic changeover design with four 21-d periods (14 d of adaptation, 7 d of data collection). The 5 treatments evaluated were silages produced from timothy ( Phleum pratense L.) in a 3-cut system (T3), timothy in a 2-cut system (T2), perennial ryegrass ( Lolium perenne L.) in a 3-cut system (PR3), red clover ( Trifolium pratense L.) in a 3-cut system (RC3) and a mix of T3 and RC3 (50:50 on DM basis; T3/RC3). The treatments were prepared by mixing silages from each crop over the growing season, proportional to the harvested DM yield of each cut. Cows were offered the mixed silages ad libitum supplemented with a fixed level of concentrate. Gas emissions were measured using 2 Greenfeed units. Milk yield was recorded in the milking robot at each visit, and milk samples were collected at 3 consecutive milkings during the last 7 d of each period. Cows were weighed after each milking, and total-tract digestibility of each diet was estimated using acid insoluble ash as internal marker in fecal grab samples. The data were analyzed using the MIXED procedure of SAS with block, period, and treatment as fixed effects and animal within block as random effect. Silage and total DMI did not differ between T3 and T2, but total DMI was lower for PR3 than for T3. There was a quadratic effect of increased proportion of red clover, with highest intakes of T3/RC3 and lower intakes of RC3 than of T3. Energy-corrected milk yield was lower for T2 than T3, and for PR3 than T3. There was a quadratic effect of increased proportion of red clover, with highest ECM yield in T3/RC3 and lower in RC3 than in T3. Organic matter digestibility was lower for T2 than T3, but it did not differ between T3 and PR3. Including red clover in the diet linearly decreased OM digestibility. Methane production (g/d) did not differ between T3 and T2, but CH 4 intensity (g/kg ECM) was greater for T2 than for T3. There was no difference between T3 and PR3 for CH 4 production but yield and intensity were greater for PR3 than T3. Including red clover in the diet linearly increased CH 4 production, yield and intensity with greatest intensity in the 100% red clover diet. In conclusion, changing harvesting frequency for timothy from 2 to 3 harvests per year did not affect CH 4 production or yield, but CH 4 intensity was reduced. Replacing timothy with perennial ryegrass and increased inclusion rate of red clover both increased CH 4 yield and intensity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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