Effect of a feed additive based on a mix of condense and hydrolysable tannins (ByPro®) on lactating dairy cows milk production performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this research was to evaluate the effect of a commercial mix of condensed and hydrolysable tannins feed additive to lactating dairy cows. Two high-scale dairy farm units, similar management and diets were used. All lactating cows in one unit were fed with the mix of tannins (ByPro ® 0.3%DMI), the other unit was the Control. Cows were categorized per DIM, 0 to 30, 31 to 120, 121 to 365, and more. Milk yield and composition was evaluated in all the lactating cows in each dairy unit at time 0, (initial), and after 4 weeks of supplementation (final). A linear model was adjusted for each variable. Estimated DMI and diets were similar in both dairy units, averaging 25.5 kg DMI/cow, as well as feed ingredients, dietary nutrient contents, and milk yield (34 kg milk/cow per day). Milk yield, from 0 to 365 DIM was increased ( P < 0.01) on supplemented cows (+ 2.3 ± 0.33 L milk/cow.d), with no effect on milk fat and protein contents. High data variability was observed on cows with 0–30 DIM, milk fat and protein content were reduced by ByPro without effect on milk yield. Positive responses of ByPro ® on milk, milk fat and protein contents from 31 to 120 and 121–365 DIM were observed, + 3.6 and + 3.2 kg milk/cow.d; +0.27% fat and + 0.21% protein; and + 0.17% fat, + 0.11% protein; respectively. The mix of tannins increased milk lactation performance on cows with more than 30 DIM.
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 distillée sur la base complète
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 ».