Field Pea Supplementation in Dairy Cattle - Supplementary data
Notice bibliographique
Résumé
The Supplementary data provided in this repository include Supplemental Figures and Tables, as well as metadatafile required for reproducing the bioinformatics analyses on the 16S rRNA gene sequencing dataset. The title of this manuscript: Impact of dietary inclusion of field peas (Pisum sativum) on milk production, blood metabolites, rumen fermentation, and composition of rumen bacterial community of lactating dairy cows". The Northern Plains of Canada and the United States provide a suitable environment for growing field peas. Due to their high CP and starch concentrations, the livestock feed industry represents a potential market for lower-grade peas and pea by/co-products unsuitable for human consumption. This study evaluated the effects of partially replacing different protein sources in a corn grain-based concentrate with coarsely ground field peas in the diet of lactating dairy cows on milk production, blood metabolites, rumen fermentation, and rumen bacterial community. Inclusion of up to 7.8% coarsely ground peas increased rumen NH3-N, BUN, and MUN concentrations, and decreased digestibility of DM, CP, and NDF, but these changes did not negatively affect feed intake, milk yield and protein production, or rumen fermentation parameters. The results suggest that using a finer grind of peas may enhance digestibility and nutrient utilization in dairy cow diets.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,133 | 0,035 |
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 ».