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Enregistrement W4412555957 · doi:10.3168/jds.2025-26572

Precalving nutritional factors associated with colostrum quality and yield in Québec dairy herds

2025· article· en· W4412555957 sur OpenAlexafffundabout
Kenneth P. DuBois, Cristiano Côrtes, Sébastien Buczinski, M. Duplessis

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversité de MontréalAgriculture and Agri-Food CanadaCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNovalait
Mots-clésColostrumHerdAnimal scienceIce calvingMilkingBrixBiologyTotal mixed rationLactationFood scienceSugarAntibodyImmunologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this prospective longitudinal study was to identify precalving dietary ingredients, nutrient composition, cow characteristics, and herd management affecting colostral Ig G concentration, Brix values, and yield of multiparous Holstein cows in Québec commercial Holstein dairy farms.Data from 364 multiparous cows from 51 herds were analyzed in this study.In each herd, 3 to 12 cows (average of 6.5 cows per herd) ranging from 0 to 33 d precalving (median of 13 d precalving) were enrolled and sampled.One visit was conducted before calving in each herd at which cows were blood sampled, BW was estimated by heart girth circumference, and all dietary ingredients and TMR given to the cows were sampled, and their respective quantities offered were recorded.Producers were asked to take a sample of colostrum at the first milking after calving and to complete a form regarding the calving and colostrum management of each cow.Colostrum samples were analyzed for their IgG concentration and Brix % value.Rations were reconstituted before nutrient composition analysis by wet chemistry.To reduce the number of interdependent variables to include in the multivariable models, a principal component analysis was carried out on data relative to the ration.Univariable models were performed with colostrum yield and colostral IgG and Brix values as dependent variables.Independent variables leading to P < 0.20 at the univariable level were retained in the multivariable linear regression model followed by a backward elimination.Colostral IgG, Brix, and yield averaged 56.1 (SD = 23.7)mg/mL, 23.9% (4.6%), and 5.9 (3.9) kg, respectively.Colostral IgG and Brix led to the same final models.Second-parity cows had lower colostral IgG concentrations than third and higher parity cows.Colostral IgG was negatively related to mineral and protein supplements and positively to commercial energy supplements.A negative relationship was observed between colostral IgG and time between calving and colostrum collection.Plasma nonesterified fatty acid concentration and time between calving and the first milking were positively related to colostrum yield.A dry period length of 65 d and more tended to lead to a greater colostrum yield than a dry period length of 51 d or less.Decreasing prepartum dietary fiber, ash, Ca, Mg, and Fe and increasing energy were related to greater colostrum yield.The model including diet, cow, and herd management factors explained respectively 34%, 40%, and 51% of the IgG concentration, Brix %, and colostrum yield variability (pseudo-R 2 ).In summary, the studied factors explained a moderate part of the colostrum yield and IgG variability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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