Evaluation of forage millet cultivars on the performance of dairy cows
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".