Evaluation of forage millet cultivars on the performance of dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Dans l'étude 2, les vaches soignées avec GS comparativement à celles soignées avec MM ont consommé plus de MS (22,9 vs. 21,7 kg/j) et de PB (3,3 vs. 3,1 kg/j), mais une quantité similaire d'amidon (4,9 kg/j) et de NDF (1,3 kg/j).Par contre, la maturité avancée du millet sucré (EM vs. MM) n'a pas affecté l'ingestion de MS, NDF et PB.Mais, par rapport à GS, MM a réduit le rendement en lait (29,1 vs. 26,1 kg/j), ELC (30,4 vs. 28,0 kg/j) et SLC (28,3 vs. 26,4 kg/j).Cependant, les rendements en lait, ELC et en gras corrigé du lait étaient similaires entre les vaches nourries avec EM et GS.Le rendement en protéines du lait et la concentration en protéines du lait étaient plus élevés chez les vaches nourries GS par rapport à celles nourries MM ou EM.Cependant, MUN était plus bas chez les vaches nourries GS que MM mais semblable entre les vaches nourries EM et GS ou MM.Le pH ruminal et la digestibilité total en MS, NDF, PB et énergie brute n'ont pas été affectés par les traitements alimentaires.Par contre, le niveau de NH3-N dans le rumen était plus élevé pour les vaches nourris avec EM que GS, mais semblable entre les vaches consommant MM et GS ou EM.Il a été conclu que les vaches on mieux performé lorsqu'elles ont été nourris avec CS que RM ou SM dû a l'apport supérieur en amidon et inférieur en NDF.Cependant, la performance des vaches était équivalente entre GS et EM, alors que MM a réduit significativement la production de lait sans doute parce qu'il a été récolté au stade mature.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».