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Enregistrement W7037576351

Effects of the Amount of Concentrate Offered in an Automated Milking System on dry matter intake, Milk Yield, Milk Composition, Ruminal fermentation, and Behaviour of Primiparous Holstein Cows Fed Iso-Caloric Diets

2018· dissertation· en· W7037576351 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDairy Farmers of ManitobaAlberta Livestock and Meat AgencyMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésMilkingDry matterLatin squareAutomatic milkingPelletTotal mixed rationRumenDairy cattleMilk production
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine if the quantity of concentrate provided in an automated milking system (AMS) affects dry matter intake (DMI), attendance to the AMS, milk and milk component yield, feeding behaviour, cow activity and ruminal fermentation of lactating dairy cows fed iso-caloric diets. Eight ruminally-cannulated primiparous Holstein cows were used in a replicated 4 × 4 Latin square design with 28-d periods. Cows were housed in a free-stall facility with a guided-traffic (feed-first) flow barn-design. Cows were offered 0.5, 2.0, 3.5, or 5.0 kg/d DM of pellet in the AMS, with an equivalent reduction of the same pellet in the partial mixed ration (PMR). Day 21 to 24 of each treatment period were used for DMI, milking performance, behaviour, and ruminal pH determination, while d 25 to 28 were used for ruminal short-chain fatty acid (SCFA) and ammonia concentrations, as well as total tract digestibility. As imposed, consumption of AMS pellet linearly increased (P < 0.01), equating to 0.50, 2.00, 3.49, and 4.93 kg/d. Correspondingly, the standard deviation in AMS pellet intake among days linearly increased from 0.06 to 0.85 kg/d as the quantity of concentrate in the AMS increased from 0.5 to 5.0 kg (P < 0.01). The PMR DMI decreased linearly with increasing AMS concentrate allocation (P < 0.01), but total DMI (PMR + AMS concentrate) was not affected (25.3 kg/d, P = 0.40). As AMS concentrate allocation increased, the selection against particles retained on an 18-mm sieve linearly increased (P = 0.02) and selection against particles retained on the bottom pan decreased (P < 0.01). Milking frequency (3.22 milkings/d, P = 0.82), milk yield (37.5 kg/d, P = 0.59), milk fat yield (1.43 kg/d, P = 0.46), and milk protein yield (1.22 kg/d, P = 0.42) were not affected; however, milk urea nitrogen concentration decreased linearly with increasing AMS concentrate (P = 0.02). Ruminal pH averaged 6.18 and was not affected by AMS concentrate (P = 0.62). Total ruminal SCFA concentration was greatest when 3.5 kg of concentrate was allocated in the AMS and ruminal ammonia decreased linearly with increasing AMS concentrate (P = 0.01). Time spent lying, the number of lying bouts, and average bout duration were not affected by treatment (P ≥ 0.11). These data indicate that increasing the quantity of concentrate in the AMS increases daily variability in AMS concentrate intake while decreasing PMR intake, and increasing AMS pellet provision, under isocaloric dietary settings, is not likely to affect voluntary visits to the AMS, milk and milk component yield, or ruminal fermentation.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2018
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