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Enregistrement W4417427956 · doi:10.3168/jds.2025-27401

Effects of fat level and coconut-to-palm fat ratio in milk replacer on solid feed intake and performance of pre- and postweaning dairy calves

2025· article· en· W4417427956 sur OpenAlexafffund
João Vitor Ribeiro Lovatti, Tadeu Éder da Silva, A.J. Keunen, M.A. Steele, D.L. Renaud, J.H.C. Costa

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of GuelphMaple Leaf Foods
Organismes subventionnairesUniversity of VermontUniversity of Guelph
Mots-clésWeaningMilk fatFeed conversion ratioComposition (language)Body weightTotal mixed rationCoconut oil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effects of varying fat levels and ratios of coconut to palm fat in milk replacer on solid feed intake and performance of male Holstein calves fed a high milk replacer allowance. Calves were individually housed and enrolled in a 91-d (study 1; n = 128) and 84-d (study 2; n = 128) experiment at the same research facility divided into 3 phases: preweaning (1-42 d), weaning (43-63 d), and postweaning (64-study end). In study 1, calves were randomly assigned to 1 of the 3 treatments, consisting of a milk replacer containing a spray-dried blend of 20% coconut to 80% palm fat with: (1) low fat (17%; LF-17%; n = 42; BW = 47.64 ± 2.62 kg), (2) moderate fat (23%; MF-23%; n = 43; BW = 47.69 ± 3.42 kg), and (3) high fat (29%; HF-29%; n = 41; BW = 47.04 ± 3.74 kg) in relation to 26% CP level. In study 2, calves were randomly assigned to 1 of the 3 treatments with the same fat-to-CP ratio (21% fat; 26% CP), varying the ratio of coconut to palm fat in the spray-dried fat blend with: 1) 20% to 80% (20C:80P; n = 42; BW = 47.63 ± 4.40 kg), 2) 35% to 65% (35C:65P; n = 42; BW = 49.07 ± 5.30 kg), and 3) 50% to 50% (50C:50P; n = 44; BW = 48.48 ± 4.09 kg), respectively. Milk replacer was fed twice daily (130 g/L) following the step-up, step-down program: from d 0 to 6, 520 g/d; d 7 to 13, 650 g/d; d 14 to 20, 910 g/d; d 21 to 41, 1,040 g/d; d 42 to 48, 910 g/d; d 49 to 63, 650 g/d. Body weight and calf starter intake were recorded weekly. Mixed linear models were used with treatment, phase, and their interaction included as fixed effects. Initial BW, serum total protein, calf source, and total number of disease interventions were tested as covariates. In study 1, ADG was greater for calves fed a low-fat milk replacer over the 91-d period (LF-17% = 1.24 ± 0.02, MF-23% = 1.09 ± 0.02, HF-29% = 1.12 ± 0.03 kg/d). At 91d, BW was greater for LF-17% (LF-17% = 160.80 ± 2.11, MF-23% = 147.22 ± 2.17, HF-29% = 149.59 ± 2.26 kg). Total DMI was greater for LF-17% calves across the postweaning phase, leading to greater ME intake (LF-17% = 14.15 ± 0.22, MF-23% = 11.98 ± 0.22, HF-29% = 12.31 ± 0.23 Mcal/kg). During preweaning, LF-17% calves had greater feed energy efficiency. In study 2, ADG was greater for 35C:65P calves over the total period (20C:80P = 1.04 ± 0.02, 35C:65P = 1.11 ± 0.02, 50C:50P = 1.04 ± 0.02 kg/d). At d 84, BW was greater for 35C:65P dairy calves (20C:80P = 135.82 ± 1.97 kg; 35C:65P = 141.63 ± 2.01 kg; 50C:50P = 136.25 ± 1.87 kg). These findings suggest that lower levels of fat in milk replacer, formulated with a spray-dried 20% coconut-to-80% palm fat blend, promote solid feed intake and overall performance. A spray-dried blend with a ratio of 35% coconut to 65% palm fat, included at 21% DM, appears to be a more favorable ratio in supporting calf performance.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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

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Publié2025
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