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Enregistrement W7066228021

Feed delivery method affects the learning of feeding and competitive behaviour in dairy heifers.

2013· article· en· W7066228021 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsDairy Farmers of Canada
Mots-clésFecesDry matterTotal mixed rationFeeding behaviorSortingDairy cattle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine how different feeding methods may affect the learning of feeding, sorting, and competitive behavior of growing dairy heifers. We hypothesized that heifers previously fed a total mixed ration (TMR) would distribute their feeding time more evenly throughout the day, sort the new ration less, compete less for feed, maintain a more solid fecal consistency, and continue to grow rapidly compared with heifers previously fed a top-dressed ration (TDR). Thirty-two Holstein heifers (237.2 ± 21.9 d of age) were divided into 8 groups of 4 and exposed to 1 of 2 treatments for 13 wk: 1) TMR or 2) TDR, with each containing 65% grass/alfalfa haylage and 35% textured concentrate on a dry matter (DM) basis. Following this feeding period, all heifers were switched to an unfamiliar TMR containing 56.1% grass/alfalfa haylage, 21.0% corn silage, 21.0% high-moisture corn, and 1.9% mineral supplement (DM basis) for 7 wk. Group DM intakes were recorded daily throughout the experiment. Feeding behavior, recorded using time-lapse video, and sorting behavior were measured for 7 d during wk 1, 4, and 7 after the dietary change. Feeding competition was measured on d 2, 4, and 6 of each recording week. Sorting activity was determined through particle size analysis of the fresh feed and orts. The particle size separator separated feed into 4 fractions (long, medium, short, and fine). Sorting of each fraction was calculated as actual intake expressed as a percentage of predicted intake. Animals were scored for fecal consistency twice weekly, using a scale from 1 (liquid) to 4 (solid). Heifers were weighed every 2 wk. Neither DM intake (9.0 kg/d) nor average daily gain (1.2 kg/d) differed between treatments. Sorting also did not differ between treatments. Heifers tended to spend more time feeding if they had previously been fed a TDR (198.8 vs. 186.8 min/d). As they had done before the dietary change, heifers previously fed the TDR spent more time at the bunk in the 2 h following feed delivery (40.6 vs. 25.9 min/d). Heifers previously fed the TDR were displaced from the feed bunk more frequently than heifers previously fed the TMR (23.0 vs. 13.1 times/d), particularly during the 2-h period following feed delivery. Fecal scores were lower (more fluid in consistency) for heifers originally fed the TDR (3.2 vs. 3.7). The continued difference in feed bunk competition suggests that heifers previously fed the TDR had learned these patterns in the past, retaining them even when switched to an unfamiliar ration. Furthermore, lower fecal scores for heifers previously fed the TDR suggest altered rumen fermentation, possibly because of altered diurnal consumption patterns. These results show that feeding a TMR to replacement dairy heifers from a young age promotes a more even diurnal feeding pattern, minimizes feed bunk competition, and promotes a more solid fecal consistency.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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