†Department of Population Medicine, ‡Department of Animal and Poultry Science, and §Department of Pathobiology,
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to describe the rela-tionships between milk urea concentrations and nutri-tional management, production, and economic vari-ables in commercial dairy herds. Dairy Herd Improve-ment (DHI) test-day milk urea data, production data, and information on ration nutrient composition and feeding management programs were collected over a 13-mo period from 53 commercial Ontario dairy herds. Economic variables included gross milk revenue, feed costs, and income over feed costs. Herd mean milk urea concentrations had a positive relationship with dietary levels of crude protein (CP), rumen degradable protein (RDP), and rumen undegradable protein (RUP) and a negative relationship with dietary levels of nonfiber carbohydrates (NFC), forage:concentrate (F:C) ratio, NFC:CP ratio, and NFC:RDP ratio. These findings are consistent with experimental studies that used chemi-cal methods of milk urea analysis. Herd mean milk urea concentration was not associated with feeding management (e.g., total mixed rations, component feed-ing, feeding frequency, or synchrony of forage and con-centrate feeding). Herd mean milk urea was not associated with either mean milk yield or linear score. Herd mean milk urea had a positive relationship with feed costs per cow per day but was not associated with gross milk revenue per cow per day. Herds with a high mean milk urea concentration tended to have lower income over feed costs per cow per day. High herd mean milk urea con-centrations were associated with higher feed costs per
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,014 |
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 ».