Transcription
[Музыка] Добрый вечер всем и добро пожаловать на Real Science Exchange, подкаст, где ведущие ученые и профессионалы отрасли встречаются за бокалом, чтобы обсудить последние идеи и тренды в области питания животных.
Привет, я Скотт Селл, и я буду вашим ведущим сегодня на Real Science Exchange. У нас сегодня два замечательных гостя. Мы снова с нашим следующим эпизодом клуба журналов, и, как всегда, у нас здесь доктор Билл Уайз, эмеритус-профессор в Университете штата Огайо.
Теперь, Билл, когда я впервые увидел, что у нас запланирован этот подкаст сразу после игры в субботу, и что я буду делить время с парой парней из Бакей, я подумал, что будет весело вспомнить о победе.
Это было бы весело вспомнить, но, к сожалению, может быть в следующем году.
Да, может быть в следующем году. Мы говорим это уже около четырех лет, но, по крайней мере, я все еще фанат Пенн Стейт, они все еще живы и здоровы, так что с нетерпением жду, когда смогу посмотреть немного футбола Пенн Стейт.
В любом случае, Билл, я действительно с нетерпением жду этого подкаста, он очень практичен по своей природе. Почему бы тебе не дать нам краткий обзор того, о чем мы будем говорить, а затем представить гостей, которых ты привел с собой сегодня?
На этот раз это немного иначе, потому что я один из авторов. Статья была опубликована в Applied Animal Science, журнале ARPAS. Я сделаю небольшую рекламу для ARPAS: если вы не являетесь членом, вам действительно стоит подумать о вступлении. Она только что вышла, это, по-моему, ноябрь, но может быть и октябрь, но это самый последний выпуск.
Статья называется "Перспективы и комментарии: Вариация питательного состава кормов и рационов и как это может повлиять на формулирование рационов для дойных коров". Мой гость здесь — давний коллега и друг, мы работали над этим проектом, вероятно, около 10 лет, и это доктор Норман Сент-Пьер, ранее из Университета штата Огайо, а теперь счастливо мореплаватель. Так что добро пожаловать, Норман.
Спасибо, Билл. Рад быть здесь, Норм.
Билл упомянул, что ты мореплаватель, и мне интересно, Норм, где ты живешь, и я думаю, что нашей аудитории это будет также интересно. Почему бы тебе не рассказать, где ты живешь, какова там обстановка и чем ты сейчас занимаешься?
О, хорошо. Я сейчас на пенсии, полностью на пенсии, и живу в Вирджинии, на маленьком острове, который называется Тангир. Тангир был назван так капитаном Смитом, когда он исследовал Чесапикский залив, потому что у нас есть длинный пляж, который немного напоминает пляж в Марокко, в Танжере.
В любом случае, это маленький остров, вокруг него примерно 12 миль воды, осталось около 400 жителей, и у нас есть школа с детского сада до 12 класса, всего около 50 студентов. Очень спокойно, если мир придет к концу, приходите сюда, мы находимся на 50 лет позади, так что у вас есть 50 лет, чтобы продолжать.
Здесь очень мирно, очень медленный ритм, и у меня есть парусная лодка, я люблю плавать, и лодка находится всего в двух минутах от моего дома. Так что каждое утро, когда я просыпаюсь, и дует хороший ветер, неважно, идет ли дождь или холодно, если дует хороший ветер, я буду на воде в течение нескольких минут.
План на день? Все может подождать до завтра. Так что вот где я нахожусь.
Хорошо, и это прямо в центре Чесапикского залива или близко?
Да, да, прямо в центре, в основном южный Чесапикский залив. Если следовать реке Потомака, просто продолжайте двигаться на восток, и вы почти дойдете до нашего маленького острова. Моста, конечно, нет, есть какой-то паром, но не для автомобилей. Большинство людей на острове ездят на гольф-картах, либо на старых побитых пикапах.
Да, вот где это. Звучит весело.
Так что я хочу поблагодарить Билла за то, что он пригласил тебя присоединиться к нам сегодня.
Эй, Билл, скажи мне, что у тебя в стакане сегодня?
Ну, это пиво, это специальное пиво для особого случая. Я не выдумываю это название, оно из пивоварни 50 West и называется VOR Mobile. Я увидел это название и решил купить.
И каков был особый случай?
Ну, с Норманом Mobile, ему нравится петь песню Оскара Мейера, так что это "Greener Mobile" для этого.
Я также хотел бы представить моего соведущего на этот вечер, доктора Клея Циммерана. Клей, добро пожаловать обратно на Real Science Exchange, прошло некоторое время.
Да, спасибо, Скотт. У тебя есть что-то особенное в стакане сегодня?
У меня есть немного сидра здесь.
Сидр снова, очень хорошо.
А ты что пьешь?
Я просто пью свой вечный бурбон. Мне нужно выбраться из рутины и найти что-то хорошее, но это все, что у меня есть. Это была долгая неделя, так что...
В любом случае, ребята, я действительно с нетерпением жду этого. Так что давайте выпьем за отличный подкаст.
На здоровье!
[Музыка]
Экономика кормления.
Reassure Precision Release Choline вводится в рацион в переходный период, и поскольку он вводится на такой короткий срок, он стоит всего 15 долларов на корову, и тем не менее, преимущества будут продолжать приносить доход в течение всего года.
Кормление Reassure производит на 5 фунтов больше колострума, что окупает ваши инвестиции в Reassure в самый первый день лактации.
Кормление Reassure также производит на 5 фунтов больше молока в день каждый день. Это означает, что после первого дня каждый день — это день зарплаты.
Инвестируйте в Reassure в переходный период и верните свои инвестиции в самый первый день лактации. После этого вы в выигрыше.
[Музыка]
Хорошо, Билл, почему бы тебе не начать и не ввести нас в обсуждение?
Хорошо, во-первых, эта статья отличается от многих других, потому что это перспектива и комментарий, так что это своего рода обзор, но авторам предоставляется больше свободы для спекуляций и попыток интерпретировать данные немного шире, чем для обычной научной статьи.
Я хотел бы начать с Нормана и просто спросить, почему мы начали этот проект? Ты помнишь, как это было?
Отличный вопрос. Да, я помню, потому что, по сути, нужно вернуться к моей аспирантуре. Это тогда я начал изучать питание и питание коров с точки зрения того, что все варьируется, так как мы должны это контролировать.
На тот момент это было через формулирование рациона. Стохастическое программирование, по сути, вышло из этого. Но на протяжении всего этого времени возникали вопросы, которые ты начинаешь задавать.
Например, как часто люди берут пробы кормов? В основном ответ таков: ты идешь, и видишь, что диетолог посещает стадо раз в месяц. Ты берешь пробы, получаешь результаты, вводишь их в компьютер, пересчитываешь новые рационы.
И я начал задаваться вопросом: если ничего не изменилось, зачем это делать? И если изменения происходят в течение 30 дней, что происходит?
Неясно, что происходит с коровами, когда у тебя есть какая-то вариация.
Поэтому мы начали проводить испытания и смотреть, что делает вариация с коровами.
Ранее я смотрел на это с экономической точки зрения: если ты берешь пробы, это становится вопросом контроля качества.
Итак, по мере того как ты берешь пробы, может ничего не измениться, но если ты не берешь пробы и не анализируешь, ты не узнаешь, когда что-то изменится, и, следовательно, цена, которую ты заплатишь, будет потерей продуктивности.
С другой стороны, если ты никогда не хочешь сделать что-то неправильно, ты будешь тестировать и анализировать каждый фунт, который идет в миксер, что будет стоить тебе целое состояние, но тогда рацион всегда будет идеальным.
И в какой-то момент ты достигнешь счастливого компромисса.
Я разработал модель, чтобы учесть все экономические факторы, и в общем мы пришли к выводу, что, во-первых, люди не делают это правильно, потому что берут только одну пробу, и у тебя нет представления о вариации.
Помни, в моих курсах по статистике ты учишься, что ты никогда не получаешь больше информации о дисперсии чего-либо, пока не перейдешь от N=1 к N=2.
При N=1 у тебя нет представления, это может быть бесконечность, у тебя нет абсолютно никакого представления.
Когда ты переходишь к N=2, у тебя нет хорошей оценки, но, по крайней мере, у тебя есть оценка вариации.
Поэтому, когда люди идут и берут пробы, им следует хотя бы взять две пробы минимум, потому что в этот момент это единственный способ, как ты можешь начать смотреть на это.
Но две независимые пробы.
Я видел, как люди идут в бункерный силос, выгружают кучу, затем берут горсть и наполняют ведро, а затем берут пробу и кладут в один пакет, а другую пробу в другой пакет.
Я собирался сказать им, каковы они были, насколько хороши они были в подпробах, и так далее.
Эти две пробы не независимы.
Лучший способ — это когда диетолог приходит на ферму, берет пробу силоса в первую очередь, как только он туда приходит, затем делает свои рутинные дела и потом возвращается и берет еще одну пробу.
Так что это первое, что мы знаем: если ты собираешься что-то делать, делай это дважды независимо, потому что это единственный способ получить информацию о дисперсии.
Работа, которую мы сделали, явно начала смотреть на множество факторов, которые вызывают вариацию, очевидную вариацию в результатах, которые ты получаешь.
Некоторые из них являются внутренними для корма, корм изменился, и, следовательно, аналитика должна измениться.
Но также любое пробоотбор и подпробоотбор в любом аналитическом анализе будет иметь некоторую внутреннюю вариацию, мы называем это ошибкой.
Ошибка — это не совсем правильный термин, это должно быть точность или неточность для повторяемости.
Итак, у тебя есть анализы в лаборатории, которые довольно повторяемы. Например, анализ Келла довольно повторяем.
У нас есть коэффициент вариации 1, 1,5%.
Биологические анализы, если ты пытаешься инкубировать, делать инъекцию, будут иметь коэффициент вариации как минимум 5%.
И в этот момент, получая один результат из одной пробы, две пробы, и ты смотришь на это число, и лаборатории способствуют мошеннической интерпретации.
Я говорю "мошеннической", потому что они будут сообщать 85,67% пост-ренального переваривания.
85,6% означает, что это где-то между 80 и 90%.
Это, по сути, один результат, который они должны сообщить.
Поэтому люди начинают пересчитывать, потому что число изменилось на полпроцента.
Это чепуха, ты тратишь время и деньги, и, в некотором смысле, когда у тебя есть молоток, все выглядит как гвоздь, и диетологи смотрят на все как на питание.
Я не имею в виду, что они делают это намеренно, но они чувствуют, что должны изменить рацион, потому что число изменилось, и корм может не измениться вовсе.
Итак, первоначальный вопрос: когда и почему?
Потому что, по сути, было очень мало работы, проведенной по вариации, что вызывает вариацию и как это влияет на коров.
И до сих пор остается много вопросов, на которые не получены ответы.
В этой статье мы потратили много времени, обсуждая источники вариации.
Теперь, на английском, не в статистике: почему пользователям нужно знать, что у них стандартное отклонение 5 или что-то в этом роде?
Почему им нужно знать, что способствовало этому?
Потому что все источники, все факторы, которые вызывают вариацию, можно сгруппировать на две группы.
Итак, у тебя есть общая вариация, как результаты меняются, и это будет состоять из истинной вариации, то есть корм изменился, он может быть из другого поля, это могут быть любые факторы, которые способствовали изменению, включая изменения во время хранения.
Стартовая переваримость кукурузного силоса будет изменяться со временем, так что это реальные вещи.
И если ты веришь, что коровы должны иметь сбалансированные рационы, тогда тебе нужно сбалансировать это.
И реальная вариация будет изменять ожидаемое значение, что рацион будет давать.
Это реальные вещи, но с другой стороны, у тебя есть все остальные факторы, которые вызывают наблюдаемую вариацию.
И что это означает? Это означает, что корм не изменился вовсе, это просто результаты, которые изменяются из-за вариации.
Это легко понять, например, вариация пробоотбора.
Некоторые корма действительно трудно отбирать, кукурузный силос — один из них, потому что он состоит из частиц разного размера, и каждая размерная частица имеет очень разный состав.
И ты пытаешься положить 200 граммов в маленький пакет, у тебя будет некоторая вариация пробоотбора.
С другой стороны, хлопковое семя почти не имеет вариации пробоотбора: ты берешь одно семя, у тебя есть 150 семян, которые идут с ним, кладешь это в пакет, и ты можешь повторить процесс, он не изменится сильно.
У тебя есть аналитическая вариация, которую любой, кто работает в лаборатории, поймет.
Теперь в исследованиях мы берем пробы и всегда проводим их как минимум дважды, обычно трижды, и затем смотрим на результаты, и так мы можем сказать, что из тех же проб у нас есть 150 проб из этой партии, вариация, которую мы имеем, составляет x%.
Так что, например, ранее я сказал, что Келла мы видим обычно 1, 1,5, может быть, 2% как стандартное отклонение.
Это означает, что если бы я отправил повторно одну и ту же пробу альфа в лабораторию, и истинное значение сырого белка составляет 20%, результаты, приходящие из лаборатории, будут варьироваться легко между 19 и 21%.
Итак, если в прошлом месяце результат был 19,5, а в этом месяце 20, 20,5, это не означает, что он изменился, это просто очевидная вариация, которую ты имеешь в лаборатории.
Я сравнивал это в какой-то момент, когда я был в Австралии, и они решили взять меня на охоту на кенгуру.
Ты стоишь на заднем сиденье пикапа, и ты едешь по дороге, которая вся ухабистая, и кенгуру прыгает, ты пытаешься выстрелить в него.
Если у тебя есть прицел, и ты смотришь в него, кенгуру движется гораздо больше, чем на самом деле, потому что ты тоже движешься.
Итак, ты движешься — это наблюдательная вариация, а кенгуру — это истинная вариация, которую ты имеешь.
Конечно, я не был очень успешен, так что я надеюсь, что никто не надеялся поесть кенгурятину той ночью.
Итак, это очень важно, потому что пропорция этих двух групп факторов сильно варьируется по различным кормам.
Например, я уже упоминал, что у цельного хлопкового семени истинные семена имеют очень-очень небольшую вариацию, истинная вариация в цельном хлопковом семени почти не существует, она очень мала.
На самом деле, если ты пойдешь и возьмешь пробу и отправишь ее в лабораторию, что они должны сделать в первую очередь?
Первое, что они должны сделать, это измельчить его. Теперь у тебя есть три разных субстрата, которые ты измельчаешь: у тебя есть пух, у тебя есть оболочки и у тебя есть ядра, истинные семена внутри.
Ты измельчаешь это, а затем скажи мне, как ты собираешься отбирать пробы, чтобы положить в эту маленькую машину, тебе нужно 0,2 грамма, чтобы положить туда.
Итак, вот где большинство ошибок будет.
Итак, когда мы смотрим на цельное хлопковое семя и результаты из лаборатории, это показывает, что NDF в среднем составляет 35%, он колеблется где-то между 30 и 40, большая часть этого — очевидная вариация в лаборатории.
Истинное хлопковое семя, вероятно, не варьировалось более чем на 1% единицу.
Итак, это случай, когда корм на самом деле довольно постоянен по составу, а твоя наблюдательная вариация вызывает очевидную вариацию.
Некоторые другие корма — это противоположность: сам корм может варьироваться сильно.
Если ты возьмешь высушенные зерна с растворимыми веществами и просто посмотришь на это из одной популяции, я знаю, что сейчас есть разные процессы, но ты просто не знаешь, откуда это пришло, этот корм будет сильно варьироваться от партии к партии, и эта вариация будет реальной.
Итак, вот почему тебе лучше либо отбирать пробы довольно часто, но также мы поговорим об этом позже, есть и другие вещи, которые ты можешь сделать с точки зрения формулирования и обращения с кормами, которые уменьшат вариацию в целом рационе, вызванную кормами, которые изначально переменные.
Если, как я использую соевый шрот, ты знаешь, что, вероятно, из вариации, которую мы видим, может быть 10% истинной, остальное — очевидное.
Что делать пользователю? Они просто используют книгу или берут пробы?
Ты просто используешь книгу, но вот в чем дело: потому что в соевом шроте у тебя, по сути, есть две семьи соевого шрота: у тебя есть экстрагированный растворитель и затем у тебя есть экстрагированный прессом или старый процесс экстракции, или у тебя есть некоторые, которые имеют оболочки.
Итак, у тебя есть 48% соевый шрот и 44%.
Если ты покупаешь соевый шрот и никогда не тестируешь его, я гарантирую, что в какой-то момент они подмешают тебе 44% и заработают на этом хорошие деньги.
Не все абсолютно этичны в кормовой промышленности.
Поэтому причина, по которой тебе следует отбирать пробы, и кормовые компании делают это, отбирая пробы и отправляя каждую партию в лабораторию, просто чтобы выяснить, не было ли там ошибки.
И это все, что это скажет им, потому что в противном случае соевый шрот будет иметь небольшие изменения из года в год в зависимости от условий урожая, у тебя могут быть небольшие региональные различия, но это будет очень минимально.
Масло было экстрагировано, оболочки были удалены в экстрагированном растворителем соевом шроте, и в этот момент сам шрот будет довольно постоянным, у него будут лишь небольшие изменения из года в год, но в целом диапазоне рационов это, вероятно, минимально.
Вот почему соевый шрот просто использует табличные значения и продолжает двигаться, тратя что-то более полезное.
Да, одна статья, я не помню, какая, но мы как-то сгруппировали корма, где наблюдательная вариация была гораздо больше, чем истинная вариация, и мы просто сказали: "используйте книгу".
Но если кукурузный силос, где истинная и наблюдательная вариация довольно высоки, как пользователь может получить истинную вариацию в практических условиях?
Они хотят устранить эту наблюдательную вариацию.
Ну, чтобы устранить наблюдательную вариацию, включая некоторые вещи, которые происходят в лаборатории, я вполне уверен, что коммерческие лаборатории в целом довольно хороши, это не значит, что они идеальны.
Итак, чтобы выяснить, как ты собираешься распределить вариацию, дисперсию, тебе нужно повторить все как минимум дважды.
Поэтому тебе нужно взять две независимые пробы одного и того же силоса, но две независимые пробы, ты отправляешь их в лабораторию и просишь лабораторию протестировать их сегодня, а затем просишь лабораторию протестировать их через два дня.
Просто проведи ту же серию анализов.
Не трать свое время на минералы и подобные вещи, они будут иметь небольшое влияние.
Если дело в том, чтобы разделить вариацию, посмотри на крупные аналитические показатели: сырой белок, NDF, корма, которые содержат некоторые эфирные экстракты, вероятно, могут использовать это и в сухом веществе.
Если ты будешь следить за этим, ты, вероятно, выиграешь игру 98% времени.
Итак, как только ты это сделаешь, ты сможешь разделить дисперсию.
Теперь будь осторожен: стандартные отклонения, даже в вещах, которые независимы, не аддитивны, дисперсии — да.
Итак, например, если стандартное отклонение для наблюдательной вариации составляет 2 процентных пункта, а стандартное отклонение от всех других факторов, которые являются истинной вариацией, также составляет 2 пункта, в совокупности это не будет 4, это будет сумма дисперсий.
Итак, стандартное отклонение — это 2, 2 в квадрате — это 4, плюс 4 — это 8, корень из 8 — это примерно 2,7, 2,8.
Таким образом, общий эффект будет меньше, чем если бы у тебя были два стандартных отклонения.
Те корма, о которых ты говоришь, те, у которых примерно равная вариация из-за наблюдательной и истинной вариации, это те, на которых тебе действительно стоит потратить больше времени.
Те, у которых истинная вариация и небольшие дисперсии, мы знаем, как с этим справляться через контрольные карты качества, и тебе придется делать повторные пробы, чтобы увидеть, изменилось ли что-то или нет, и затем пересчитывать или нет.
Или ты можешь использовать то, что называется в статистике подходом Бейеса: у тебя есть предварительное знание, ты получаешь пробу и взвешиваешь результаты на основе обратной их дисперсии.
Таким образом, скажем, твое табличное значение составляет 45% NDF со стандартным отклонением 2, а твой анализ вернулся на 50% и также имеет стандартное отклонение 2, у них одинаковая дисперсия.
Все, что ты собираешься сделать, это усреднить их и взять это среднее.
Если вариация различна, ты просто взвешиваешь их, и это объясняется в статье, и это довольно хороший подход.
Итак, если у тебя на самом деле нет представления о вариации, я всегда говорил: используй подход половинного образца.
Возьми то, что ты думал, что это было раньше, и то, что ты думаешь, что это сегодня, усредни оба и используй это число.
И в следующий раз, когда ты получишь пробу, продолжай усреднять. Таким образом, ты будешь только наполовину неправ.
Я думаю, что это важная вещь.
Ты знаешь, ты хочешь минимизировать риск быть действительно неправым, и ты, возможно, не будешь прав, но ты хочешь, и усреднение минимизирует или уменьшает это.
Люди забывают, что есть два способа ошибиться: корм не изменился, результат изменился, и теперь ты изменяешь рацион, и ты портишь коров.
Другой способ, как ты ошибаешься, это корм изменился, и ты не меняешь рацион.
В конечном итоге коровы, если это коровы, в конечном итоге сообщат тебе.
Таким образом, самый дорогой анализ — это когда коровы говорят тебе, что ты что-то сделал неправильно, и только ты теряешь, ты теряешь молоко, и все идет к черту.
Это действительно дорогая лаборатория, которую ты ведешь, когда ты пропускаешь вещи через коров, чтобы выяснить, изменилось ли что-то.
Итак, у тебя есть эти две ошибки, и обе имеют свою цену, и ты пытаешься минимизировать сумму этих двух затрат.
Как мы, вероятно, будем говорить через минуту, даже вещи, которые сильно варьируются, если ты включаешь их в очень небольшом количестве в рацион, они не повлияют на вариацию рациона.
Так что не трать свое время на вещи, которые ты добавляешь по полфунта на корову в день, не имеет значения, если это варьируется.
И еще одна вещь: если ты делаешь кукурузный силос, как значительную истинную вариацию, значительную наблюдательную вариацию, так что ты берешь две независимые пробы, отправляешь их, а затем просто усредняешь их.
Пользователь просто усредняет эти числа и использует это число.
Вопрос, который я получаю много, это: хорошо, ты это сделал, а теперь ты возвращаешься через неделю или две, и ты берешь пробу, должен ли ты тогда усреднять это с предыдущим числом или просто сказать: "нет, это новое число"?
Как много усреднения мы делаем?
Ну, есть два способа справиться с этим.
Есть правильный способ, но он более сложный: используй контрольную карту качества и реши, является ли изменение, которое ты получил, значительным на основе экономики, я объяснял это в старой статье, которую никто не читал.
Итак, ты можешь это сделать, и это будет правильно, но это станет сложным.
Другой способ — просто продолжать усреднять.
Таким образом, в течение всего года или ты говоришь: "Хорошо, когда ты получаешь новый урожай, я думаю, что к тому времени есть довольно хорошая вероятность, что вещи могли измениться, по крайней мере, это новый урожай".
И ты идешь с кукурузным силосом, также упомянул это ранее, некоторые из этих Hs не изменятся к тому времени, когда у тебя есть бункерный силос, и ты загружаешь их с наклоном 20-30%, и это приходит, и в наши дни мы заполняем эти силосы так быстро, и все, но в основном это, вероятно, довольно однородно там.
Может быть, нет, но в большинстве случаев это то, что у тебя будет изменение со временем.
Сухое вещество будет изменяться, и не обязательно потому, что пойдет дождь или что-то, но через ферментацию у тебя будет некоторое изменение в содержании влаги, может быть, на 1, 1,5%, но определенно в терминах доступности некоторых матриц, которые у тебя есть в крахмале, например, мы знаем довольно хорошо, что через ферментацию со временем зерно станет мягче, и крахмал станет более доступным.
Что касается стеблей, если ты имеешь дело с силосом, со временем это также позволит микробам легче получить доступ к тому, что переваривается внутри стеблей.
Итак, у тебя будут изменения со временем, но эти изменения будут прогрессивными.
Итак, если ты просто продолжишь усреднять, ты будешь следить за прогрессией того, как вещи меняются, и ты не будешь слишком далеко от истины.
Да, я немного не согласен. Я думаю, что ты можешь зайти слишком далеко.
Другими словами, если я усредняю данные, которые у меня были в январе, с данными, которые у меня были в июле, я думаю, что ты делаешь вещи слишком гладкими.
Итак, я думаю, что ты можешь вернуться слишком далеко.
Знаешь, корма меняются, как ты сказал, и если ты усредняешь крахмал, ферментация может не измениться почти вообще, потому что у тебя свежий силос.
Так что я бы сказал, что я думаю, что стоит немного отступить от всего этого, два или три.
И у тебя есть действительная точка: если вещи изменятся, усредняя, ты будешь, как я сказал, только наполовину неправ, но ты всегда будешь наполовину неправ, и иногда было бы неплохо быть правым.
В этом случае, что ты, вероятно, должен сделать, это усреднить, но взвешенное усреднение: вещи, которые находятся на большем расстоянии, имеют гораздо меньшую значимость.
И ты можешь придумать какой-то вес, который ты положишь туда, так что более недавние результаты будут иметь гораздо больший вес, чем старые.
Я думаю, что еще один вопрос по кормам: в этой статье у нас есть таблица ковариации или корреляции между питательными веществами.
Снова на английском, не в статистике: почему пользователи должны заботиться о ковариации и как они должны использовать эту информацию?
Ковариация используется для расчета корреляции. Корреляция означает, что у тебя есть линейная ассоциация.
Если у тебя нулевая корреляция, это не означает, что две вещи независимы.
Это просто означает, что они не линейно связаны.
Что это означает на практике? Когда у тебя есть корреляция, мы часто думаем, и я обсужу это в терминах нормального распределения.
Скажем, если ты посмотришь, и в статье мы приводим пример кукурузного силоса, и мы используем NDF и крахмал, и эти два питательных вещества сильно отрицательно коррелированы.
Так что если твой силос в среднем 45% NDF, получение силоса с 47% на самом деле не очень необычно.
177% кукурузных силосов на самом деле будут иметь более высокий NDF, чем это.
Так что это как бы с правой стороны распределения, но не слишком далеко.
И так же, если крахмал в среднем 35%, получение крахмала с 38% не так уж необычно, 177% образцов будут иметь крахмал на этом уровне или выше.
Но получение кукурузного силоса с 48% NDF и 38% крахмала было бы крайне необычным, один на, может быть, потому что два отрицательно коррелированы.
Отрицательная корреляция означает линейную корреляцию.
Это означает, что когда одно увеличивается, другое уменьшается, и довольно хорошо так.
Это также означает, что довольно часто, если я просто запущу NDF, у меня будет довольно хорошее представление о том, каким должен быть крахмал в этом силосе.
Это не идеально, но у меня будет представление: если NDF высокий, я предполагаю, что крахмал будет низким.
Итак, вот почему важно смотреть на эти два, потому что если ты получаешь результат, и только эти два питательных вещества, которые отрицательно коррелированы, делают их крайне маловероятными, что эти два результата на самом деле реальны, и тебе следует пересобрать и взять еще одну пробу, прежде чем делать что-либо еще.
Это просто означает, что что-то было неправильно где-то, и это действительно происходит в лаборатории.
Знаешь, мы проводили исследования в лаборатории, и я бы сказал, что около, не знаю, Билл, но где-то между, зависит от аспиранта, где-то между 2 и 4% образцов должны быть переанализированы, потому что ты получаешь что-то абсолютно странное.
Ты видишь в этой статье таблицу, и пользователи могут посмотреть на это, чтобы получить представление, если два корма, два питательных вещества отрицательно коррелированы, и одно действительно высокое, а другое тоже высокое, ты начнешь говорить: "Ну, это может быть плохая проба или плохие данные", и нужно получить новые данные, пересдать.
Так что это полезно, просто еще одна проверка качества на эти вещи.
И тогда, я думаю, я хотел бы переключиться на корма, больше на диетические вещи.
В этой таблице я давал лекции на эту тему, не знаю, сколько раз, и одна вещь, которую я всегда подчеркивал, это то, что несколько источников питательных веществ уменьшают вариацию TMR в этом питательном веществе.
И у нас есть таблица здесь, и у людей просто возникают проблемы с этим.
Я использую кукурузный силос и альфа-альфу, и NDF альфа-альфы более переменчив, чем кукурузный силос в среднем, у него почти на 50% больше стандартное отклонение, но если ты используешь смесь из этих двух, ты на самом деле получаешь меньшее стандартное отклонение, меньше вариации в NDF, чем если бы ты использовал весь кукурузный силос.
Можешь объяснить, как это работает?
Ну, я объясню это сначала в математическом концепте: вклад корма в дисперсию всего рациона растет с квадратом доли включения.
Итак, каждый раз, когда ты удваиваешь долю включения, скажем, у тебя есть дистиллят, мы сказали, что это может быть довольно переменным, если ты переходишь от кормления двух фунтов на корову в день до четырех фунтов на корову в день, ты на самом деле увеличиваешь его вклад в дисперсию рациона в четыре раза.
Итак, проблема с дистиллятами не обязательно в том, что он будет в среднем, это тот факт, что, поскольку он варьируется, если ты начинаешь, он дешевый, и если ты начинаешь кормить слишком много, в какой-то момент ты будешь, дистилляты будут слишком сильно влиять на весь рацион.
Итак, это и есть.
На самом деле, с дистиллятами я разработал пример, если кто-то использует четыре силоса и помещает четыре разных независимых источника дистиллятов туда, не имеет значения, откуда они пришли, просто четыре источника, и делает их по четверти, четверти, четверти и четверти, вариация в целом не будет больше, чем вариация, которую ты имеешь в сое.
Потому что снова четверть, и ты квадратируешь это, и ты делаешь сумму всего, ты уменьшил в 16 раз вариацию в целом.
Итак, теперь ты понимаешь, поскольку вариация в целом, вклад корма в вариацию в целом растет с квадратом.
Вещи, которые довольно переменчивы, ты кормишь меньше.
Если ты просто сократишь это вдвое, ты уменьшишь его вклад в рацион в четыре раза.
Итак, если ты думаешь, что вариация в кукурузном силосе — это фактор, имей два бункера и просто корми половину из одного бункера, половину из другого бункера, ты уменьшишь дисперсию всего рациона, вызванную кукурузным силосом, в четыре раза.
Итак, вот почему с твоим примером ты можешь смешивать альфа-альфу и кукурузный силос вместе.
Теперь это 50 на 50, 5 в квадрате — это 0,25, сумма двух будет половиной того, что у тебя было раньше.
Итак, это красота смесей.
Итак, это математика, но если ты просто подумаешь об этом, ты интуитивно подумаешь, что смесь должна быть гораздо более однородной, чем любая из вещей, которые ты помещаешь, потому что вещи, которые ты помещаешь, они будут варьироваться, и если они независимы, кукурузный силос не просыпается однажды и не спрашивает кучу силоса: "Как ты себя сегодня чувствуешь? У тебя высокий NDF?"
Итак, если они независимы, тогда ошибки будут склонны к самокоррекции, и чем больше у тебя их, тем больше они будут самокорректироваться.
Итак, вещи, которые довольно переменчивы, ты используешь в меньших количествах, вещи, которые не переменчивы, ты можешь помещать в больших количествах.
И каждый раз, когда ты смешиваешь вещи, если они правильно смешаны, ты будешь делать хорошую работу по уменьшению вариации в целом.
Вот что должен делать полный смешанный рацион.
И мы привели очень полезный пример в этой таблице с разными рационами, процентами и постоянным DI, мы изменили их соотношение кукурузного силоса и альфа-альфы.
NDF альфа-альфы имеет на 30 или 40% большее стандартное отклонение, и оптимальная смесь была около 40% или 30% альфа-альфы и 70% кукурузного силоса, она была гораздо более последовательной, чем рацион с 100% кукурузного силоса по ежедневной вариации.
Так что снова эти смеси, если они хорошо сделаны, просто лучше для большей последовательности.
Да, также люди покупают сено, и я говорю: "Ну, если ты думаешь, и ты кормишь значительное количество, если ты кормишь один фунт сена, это не имеет значения, но если ты на западе и кормишь значительное количество, предположительно, премиум альфа-альфы, и если ты думаешь, что вариация вызывает беспокойство, сделай две кучи.
Нет, две, и ты кормишь 10 фунтов, возьми 5 фунтов из одной и 5 фунтов из другой, и ты значительно уменьшишь вариацию в целом рационе.
Да, снова, ты должен убедиться, что они сделаны правильно.
Здесь предположение заключается в том, что они следуют рецепту, но смеси или смеси будут лучше, чем одиночные источники питательных веществ.
Да, последняя часть этой статьи говорила о влиянии вариации на корову, и, говоря от себя, это, вероятно, было самое интересное исследование, которое я проводил за всю свою карьеру.
Я провел много исследований, и эффект, исследования, которые мы спроектировали, чтобы посмотреть на вариацию, на ежедневную вариацию коровы, для меня это было просто замечательно.
Что ты можешь объяснить, особенно Питеру Йодеру, который был нашим магистрантом? Можешь объяснить этот эксперимент немного, потому что я думал, что это снова просто...
Это было там, где он случайным образом выбрал случайный шаблон вариации NDF корма, и я думаю, что ты лучше объяснишь это, чем я, потому что много...
И ты спрашиваешь, откуда это пришло. Я провел эксперимент, и вы знаете, те из вас, кто знаком с Университетом штата Огайо, вы знаете, что мы, по сути, живем на двух разных кампусах в одном и том же штате, но это может быть так же далеко, как два разных континента.
Итак, у тебя есть группа в Вустере, и у нас была группа в Колумбусе, и у нас было несколько коров, и проводить исследования на кампусе в Колумбусе было не легко, это также учебное стадо.
И я опущу детали для остального, но в какой-то момент у меня был аспирант, мы провели этот интересный эксперимент, и, по сути, это были коровы в середине лактации, около 35 кг молока, 70 с лишним фунтов молока, и у нас было три обработки.
Одна из них была, что мы поддерживали рацион на уровне 15% сырого белка, и мы делали все возможное, чтобы поддерживать это на постоянной основе, не меняя.
Другой рацион был: один день они были на 133%, а другой день на 177%, и снова на 13, и снова на 17, и так в течение трех недель.
А третья обработка была 11% и 19%, и 11% и 19%.
Итак, мы действительно думали, особенно о третьей обработке, что коровы будут в плохом состоянии.
Я имею в виду, просто знаешь, когда ты доходишь до 11%, это был самый скучный набор результатов, потому что обычно ты говоришь: "Ну, вещи не были статистически различны", но здесь, когда ты доходишь до второй десятичной точки, это не оказало никакого эффекта.
Итак, они просто продолжали производить 35 кг молока, не было изменений в тесте на масло, не было изменений в тесте на белок.
Итак, когда ты получаешь что-то, чего не ожидаешь, и ты сидишь с этим некоторое время, аспирант, магистр, выпустился, уехал куда-то еще, а затем уехал в Австралию и забыл об этом, но это продолжало меня преследовать, думая: "Ну, если бы мы сделали это каждые два дня, в какой-то момент 11% коровы, по крайней мере, некоторые из коров должны были бы упасть".
Мы знаем это, но как долго, с какой частотой и для какого питательного вещества?
И это то, где мы начали пить пиво вместе и задаваться вопросом, например, ты сказал мне, что для витаминов, по крайней мере, для некоторых витаминов, ты мог бы дать семидневную дозу витамина в один день, так что в течение шести дней у тебя не будет ничего, и в один день ты не увидишь почти никакой разницы.
Для некоторых питательных веществ, возможно, частота — это ежедневная, через два дня, а для некоторых это может быть вопрос часов, вещи, которые повлияют на ферментацию рубца, например.
И мы не знали.
Итак, когда я, потому что проводить исследования в Колумбусе было так сложно, я как бы передал это тебе и сказал: "Эй, позаботься об этом".
И тогда Питер провел этот эксперимент, и я позволю тебе обсудить результаты, потому что ты более свободен с ними, поскольку ты был там с коровами.
Снова Питер выбрал случайный шаблон до вариации NDF корма, и он варьировался от 20 до 29 или 27%, я не имею точных чисел, но огромная вариация, больше, чем мы когда-либо видели на ферме, и эти коровы абсолютно ничего не сделали.
Они сравнивались с контролем, который был таким последовательным, как мы могли сделать, и более последовательным, чем ты когда-либо увидишь на ферме, и эта сильно переменная, которая снова в случайном шаблоне с высоким, низким, низким, низким, высоким, и производительность была 100 фунтов на обеих обработках.
Единственное ограничение здесь было, что обе обработки в среднем за 21 день были идентичны, они обе имели точно такой же NDF корма.
И когда я говорю об этом, люди говорят: "Ну, это означает, что не имеет значения, что мы кормим корову".
Нет, это означает, что тебе не нужно каждый день кормить корову чем-то, что сбалансировано.
И для меня это важный вопрос, и ты поднял это, как долго я могу кормить плохой рацион, прежде чем корова отреагирует, потому что это действительно будет важно для определения частоты пробоотбора и частоты пересчета.
И, как я сказал, витамины и большинство минералов ты мог бы пробовать раз в месяц или даже реже, но такие вещи, как крахмал, они могут реагировать, потому что это будет эффект рубца, они могут реагировать через несколько дней.
Я не знаю.
Белок, снова, ты говорил, мы провели исследование, мы также кормили 11%, и через три дня вещи начали идти плохо, но не так плохо, как ты думаешь, или не так быстро, как ты думаешь.
Это имеет смысл, потому что каждый день мы не начинаем с пустого рубца, там много всего еще осталось.
И коровы буферизуют много из этих ежедневных вариаций.
Так что да, и как я люблю напоминать людям, хотя мы разводим коров уже несколько сотен лет, они несут гены, которые были отобраны за миллионы лет, и нет никакого способа, чтобы жвачные животные выжили в дикой природе, если бы каждый день или каждый час им нужно было что-то, что, так сказать, сбалансировано.
Теперь имей в виду, что эти жвачные не производят 25 или 35 000 фунтов молока, так что это может сократить, это может немного уменьшить адаптивность животных, но я убежден, что у тебя есть некоторые из этих генов и способность коров справляться с этим.
В нашем эксперименте, где мы варьировали белок, молочный азот отслеживался точно с рационом, я имею в виду, ты мог просто видеть, как он падал и поднимался, и иногда мы забываем, что этот азот диффундирует через все мягкие ткани.
Итак, когда у тебя 19% сырого белка в рационе, у тебя есть увеличение азота в тканях, а затем ты помещаешь их на один день, и часть этого снова всасывается.
Итак, коровы не...
Я видел картинки, где их сравнивают с Формулой-1, где, знаешь, маленький кусочек не был бы, и затем они разбиваются.
И я боюсь сказать это, но я думаю, что как диетологи мы разбиваем коров чаще, чем они бы разбились, потому что мы меняем вещи, которые не должны были бы меняться.
Я хотел бы снова вернуться к исследованию Питера Йодера. Люди говорят: "Ну, это не имеет значения".
Ну, DMI имеет значение, потребление отслеживало NDF корма, как все говорят, что должно быть, но снова, это никогда не было так высоко или так низко так долго.
Эти коровы не отскакивали, но коровы делают то, что они говорят, и если бы мы держали NDF действительно высокими в течение четырех или пяти дней, если бы это был шаблон рубца, мы бы увидели что-то, но если это высоко на день или два, тогда они просто компенсируют потребление, когда NDF корма становится ниже.
Они едят больше и возвращаются обратно.
Итак, они реагируют, но это не было плохо достаточно долго.
Итак, краткосрочно, я имею в виду, у них есть запасы белка и энергии, чтобы компенсировать это, верно?
Да, да.
Так что, что насчет вариации сухого вещества в этих кормах?
И исследование, которое ты провел с этим, меня довольно заинтересовало.
Это одно из тех, что силосы с влажностью более переменчивы, чем другие питательные вещества, потому что идет дождь, так что есть большая истинная вариация сухого вещества, чем в других.
Но Люсиан Макбет, еще один магистрант, провел действительно интересное исследование, где он сделал силос влажным, как будто шел дождь, и он увеличил или уменьшил сухое вещество этих силосов на 10 единиц.
Так что это был большой дождь, который он добавил, и эти эксперименты длились три недели.
И дважды в течение этого трехнедельного периода, в течение двух-трех дней, он кормил этот влажный силос, ничего другого не меняя, просто добавил воду в него и кормил.
И затем контроль, который, конечно, никогда не менялся.
И что произошло?
В первый день, когда мы кормили это, потребление как кормилось увеличилось, но не настолько, чтобы компенсировать, так что DMI упал, но как раз на второй день потребление как кормилось увеличилось еще больше, и сухое вещество потребления было таким же, как у контроля.
Они взяли один день, и молоко упало в это время, что мы ожидали, но затем, когда мы резко вернули их к контролю, потребление как кормилось оставалось высоким в течение дня.
Таким образом, на самом деле, сухое вещество потребления увеличилось на следующий день после влажного силоса, и оно оставалось высоким в течение двух дней.
Таким образом, они компенсировали все это.
Знаешь, в среднем не было эффекта на потребление, не было эффекта на сухое вещество, но оно упало, когда было действительно влажно, но затем, когда мы вернули их к более сухому, нормальному, потребление увеличилось.
И это всегда меня интересовало, если мы могли бы использовать это как инструмент управления, как раз раз в неделю или что-то, кормили бы действительно влажным кормом, а затем сразу же вернуться и посмотреть, будут ли они, будет ли это увеличение после изменения сухого вещества, будет ли это последовательным, в конечном итоге приведет к большему молоку.
Так что теперь, Билл, есть очень важный момент здесь, который был важен в этом эксперименте: общее количество корма не является ограничивающим.
То есть, всегда был корм, и так из этого, моя гипотеза на самом деле заключается в том, что мы видим в стаде, что крахмал, когда, когда корм, силос становится влажным, они кормят то же самое количество, как есть, и так у тебя меньше сухого вещества, коровы остаются без корма в течение четырех или пяти часов, и это не работает.
Мы знаем это.
Итак, когда у тебя пустые кормушки, и если силос влажный, просто корми больше этого, не меняй.
Правильная формула сама по себе просто корми больше.
Итак, это вопрос управления кормушкой, а не управления сухим веществом, но я убежден, что это хороший пример, также если это погода сегодня, когда не будет так много погоды, и в какой-то момент ты, как собака, бегущая за своим хвостом, и, пока у коров есть достаточное количество корма, чтобы они не оставались без корма в кормушке, я думаю, что они справляются нормально.
Да, в этом исследовании мы также имели обработку, где мы пересчитывали, чтобы учесть изменение влажности, и это на самом деле было хуже, чем когда мы просто кормили больше оригинального TMR.
Да, это было интуитивно, но это было очень ясно, я имею в виду, очень ясно.
И есть исследование, как я думаю, это было из USDA для Дэйва Мертенса, где он делал то же самое, но он не кормил больше корма, коровы оставались без корма, и эти коровы делали значительно хуже.
Так что если ты должен увеличить свои скорости доставки в TMR, но я бы не слишком волновался о том, чтобы менять кормовые концентраты, когда силос становится влажным.
Эй, еще одна вещь, которую мы сделали в этом, и снова, эти типы статей позволяют авторам немного спекулировать, мы потратили большую часть на то, куда мы думаем, что должны идти, какое исследование нужно провести.
Это будет проводиться не тобой и не мной больше, но, Норман, если бы ты должен был приоритизировать, что бы ты сказал молодому профессору, который здесь, какой проект ты бы сказал ему сделать из тех, что мы дали, пять или шесть, что, по твоему мнению, должно быть сделано?
Ну, я думаю, что в первую очередь я бы посоветовал ему или ей заняться другой работой, потому что получить финансирование для таких проектов будет сложно, потому что это не сексуально.
Знаешь, это не имеет геномики, это не имеет NutriNox, и это не имеет WiNoic.
Итак, я не знаю, одно, что действительно нужно прояснить, это, по сути, этот период, как долго амплитуда и фаза, как долго коровы будут реагировать на изменение основных питательных веществ.
Итак, мы говорим здесь о быстроразлагаемом белке, возможно, о метаболизируемом белке, хотя это расчетное число, но определенно о NDF и кормовом NDF, и действительно изменить амплитуду изменений и длину времени, которое это занимает, чтобы откалибровать, чтобы увидеть, как это будет изменяться.
Итак, это, вероятно, то, что для меня было бы самым важным с точки зрения экономического воздействия на стада и экономического воздействия на мониторинг питания в этих стадах.
Мы тратим неоправданное количество денег на анализы кормов, и я думаю, что некоторые из них неправильно направлены.
Есть некоторые корма, которые мы должны делать больше анализов, и некоторые питательные вещества — больше анализов, а некоторые корма мы должны полностью забыть о проведении каких-либо анализов и просто двигаться дальше в нашей жизни.
Но мы действительно не понимаем очень хорошо, как коровы буферизуют.
Другой момент, который мы не включили в эту статью, но он как бы встроен в нее, это то, что мы никогда не кормим корову, мы кормим стадо коров.
Итак, в этом стаде у тебя есть коровы, которые производят 80 фунтов молока, и у тебя есть корова, которая производит 150 фунтов молока.
Таким образом, стадо не имеет требований, так что когда мы говорим, что если стадо в среднем 100 фунтов молока, это означает, что если ты кормишь 400 фунтов, ты будешь недокармливать половину коров.
Итак, это приводит к некоторым факторам, которые были в проекции.
Суть в том, что когда ты кормишь стадо, у тебя больше нет требований, у тебя есть реакции на питательные вещества.
Итак, в зависимости от того, где ты находишься по сравнению со средним в стаде, стадо может быть более или менее восприимчивым к вариации в питании.
Если ты кормишь очень высокий уровень питания, ты будешь тратить больше денег на кормление этих животных, но ты будешь буферизован, потому что ты всегда как бы переусердствуешь, если ты хочешь так думать.
Энергия немного отличается в этом плане.
Итак, это также аспект, который очень редко изучается, что, например, когда мы проводили эти эксперименты, и мы смотрели, как снова, мы просто смотрели на среднее.
Ну, если ничего не происходит, вероятно, ничего не произошло ни с одной коровой, но когда ты начинаешь иметь некоторые реакции на продуктивность из-за вариации, это высокопроизводительные коровы, которые падают, или средние или низкие?
Я думаю, что моя гипотеза была бы, что высокие коровы, ты ударяешь их по голове, но этого не было сделано.
И способ сделать это — это иметь факторный подход, где у тебя есть коровы с разным потенциалом, разной способностью, и посмотреть, как они реагируют по-разному на очень разные вещи.
И в исследованиях, которые ты проводил, знаешь, смотря на вариацию корма, были ли там действительно свежие коровы в этих исследованиях или эти коровы были немного дальше в лактации?
Все они были в середине лактации, но не свежие, может быть, два месяца.
И снова, мы боялись, что произойдет с этими коровами, потому что некоторые из этих вариаций были огромными, так что мы не хотели свежих коров.
Но это хороший момент: они более восприимчивы? Мы все думаем, что они такие, но, возможно, нет.
Но это, насколько я знаю, никто не проводил никаких исследований с свежими коровами или даже с действительно ранними.
Так что, да, и, Гу, прежде чем мы закончим, я действительно хочу сделать рекламу, ты сказал, что финансирование — это основная проблема, USDA финансировало много этого исследования.
Так что сделай какое-то практическое исследование.
Ну, я думаю, что дело в том, как мы это сформулировали, и ты действительно был хорош в написании этих грантов.
Я бы не получил финансирование, если бы не имел правильных слов.
Ты должен был изложить это так, чтобы люди, которые это рассматривают, понимали, но также так, чтобы люди понимали влияние, которое это может оказать.
Итак, ты мастерски справился с этим.
Так что USDA, ты мог бы пойти и получить финансирование, но для молодого факультета будет гораздо легче получить тендер, найдя что-то немного менее сложное, немного менее обременительное и что-то более финансируемое.
Да, я задал тебе вопрос, что бы ты приоритизировал. Для меня это идея, которую я называю контролируемой вариацией, изменяя, скажем, соотношение кукурузного силоса и альфа-альфы раз в неделю или что-то подобное, будет ли это стимулировать потребление?
Знаешь, это работает для людей, это работает для домашних животных, это работает для животных в зоопарках.
Так что это была бы область, которую я хотел бы, чтобы люди изучали: можем ли мы время от времени менять что-то, и ответят ли коровы положительно на это изменение?
Я думаю, что это интригующая область исследования.
Так что, Билл, я... да, мне было интересно это.
Я думаю, что это был последний вопрос, который у вас был в статье.
Так что ты и ты говорили о зоопарках и лабораторных животных, так что объясни, что происходит там.
Ну, как с зоопарковыми животными, они могут ввести новый, другой фрукт, скажем, они вегетарианцы, и они едят, и в среду они кормят апельсинами, и вдруг они просто ведут себя лучше, они могут есть больше, они делают лучше.
Итак, будет ли это разнообразие в рационе, знаешь, мы все, я помню, с первого курса по питанию, который я когда-либо проходил, мне вбивали в голову, что коровы любят скучать, и все это говорили.
И никто никогда не доказал это.
Итак, может быть, коровы любят немного разнообразия в своем рационе, и, возможно, они ответят положительно, если вдруг я добавлю немного сена в рацион, который никогда не имел сена раньше.
Они скажут: "Это хорошо, я буду есть больше", и тогда они будут производить больше.
Так что я думаю, что такие вещи, что догма часто бывает неверной, и потому что никто никогда не тестировал это.
Так что это разнообразие в рационе, я думаю, было бы интригующим, работает ли это, кто знает, но это была бы интригующая область исследования.
И это хороший момент, потому что это напоминает мне историю из моей жизни.
В какой-то момент я был вовлечен в изучение поведения животных, и у них есть пять свобод, которые они хотят иметь для животных, и одна из них — это отсутствие стресса.
И я всегда говорил, что если пять свобод применимы к животным, они должны применяться и к людям.
Так что люди должны иметь жизнь без стресса, но тем не менее, без принуждения, у тебя есть люди, которые идут и бегут марафоны, это немного стрессово, если ты когда-либо это делал.
И мы знаем, когда мы были в аспирантуре, и нам нужно было защищать нашу работу, это было стрессово, да, но ты прошел, и, человек, ты чувствовал себя действительно хорошо после этого.
Итак, я всегда думал, что, знаешь, кролик нуждается в небольшом стрессе, он довольно счастлив, когда он убегает от волка, который за ним гонится или что-то в этом роде.
И, возможно, коровы нуждаются в чем-то, чтобы вывести их из этой скуки.
Я не знаю, но, как ты сказал, эта идея о том, что коровы должны быть помещены в полную скуку, никогда не была протестирована, и я думаю, что животные в целом, вероятно, нуждаются в небольшом стрессе.
Им не нужен хронический стресс, одно и то же стресс все время, небольшие пики здесь и там, по крайней мере, в моей жизни это работает хорошо для меня.
Ну, джентльмены, я был зрителем сегодня, и с радостью, это было увлекательно.
Мне понравилось наблюдать за разговором.
Когда мы готовимся закрыть, Билл, Норм и Клей, дайте нам несколько заключительных мыслей.
Знаете, какие ключевые выводы, которые, по вашему мнению, наша аудитория должна извлечь из этого?
Клей, я хотел бы начать с тебя, если ты не против.
Новые исследования меняют все, что мы думали, что знаем о влиянии холина на корову и ее теленка, и ведущие ученые имеют много чего сказать об этом.
Они представляют новые исследования, которые поддерживают холин как необходимый питательный элемент для оптимизации производства молока, холин как необходимый питательный элемент для поддержки здорового перехода, холин как необходимый питательный элемент для улучшения здоровья и роста телят и холин как необходимый питательный элемент для увеличения количества колострума.
Эти новые исследования укрепляют роль холина как необходимого питательного элемента для практически каждой коровы, независимо от состояния здоровья, уровня производства молока или оценки состояния тела.
Узнайте больше о науке, которая меняет правила игры, и источнике холина, который это делает, Reassure Precision Release Choline от Balam.
Посетите balm.com/scientistsay, чтобы узнать больше.
Так что мне действительно понравилась эта статья, я никогда не читал статьи, подобные этой. Я бы посоветовал всем прочитать это.
Мне понравилось, как ты написал, что в статье есть четыре роли, которые мы как бы обсудили в ходе разговора, а затем она заканчивается семью вопросами исследования, которые Норман и Билл затронули.
Но я думаю, что это увлекательная статья и действительно хорошее чтение, так что я бы посоветовал всем прочитать это.
Я думаю, что здесь много выводов, связанных с пробоотбором, или, с другой стороны, вещи, которые тебе действительно не стоит беспокоиться о пробоотборе и использовании табличных значений, которые есть.
Да, хорошие комментарии, Клей.
Норм, у тебя есть какие-то заключительные мысли для нас?
Да, если ты собираешься отбирать пробу корма, делай это дважды минимум, иначе у тебя не будет представления о вариации.
Во-вторых, постарайся как можно больше отделить наблюдательную вариацию от истинной вариации, чтобы ты не оказался как собака, бегущая за своим хвостом.
Отбирай пробы того, что следует отбирать, а есть корма, которые ты, возможно, лучше просто использовать табличные значения.
И также сосредоточься на нескольких критически важных питательных веществах, а не каждый раз, когда ты видишь пробу, проводить анализ за 90 долларов со всем, включая кухонную раковину.
Если что-то изменится, обычно ты увидишь это в некоторых основных показателях и для анализов, которые имеют большую повторяемость, чем некоторые из биологических.
Правильно, Билл, мы позволим тебе завершить.
Ну, снова я просто призываю диетологов подумать, когда они получают новые данные, сесть и подумать, прежде чем они сядут за компьютер и просто вбьют изменение, и спросить себя: "Почему ты думаешь, что это изменилось?"
Если они скажут: "Я не знаю", тогда я скажу: "Давайте просто оставим это".
Итак, думай, когда ты получаешь новые данные, думай, прежде чем менять, и спрашивай себя, думаешь ли ты, что это реально.
Не бойся использовать свой мозг, чтобы менять или не менять вещи.
Да, спасибо, джентльмены, спасибо за ваше время, ваши знания, за то, что провели время с нами.
Это была отличная беседа, я действительно это ценю.
Нашим преданным слушателям спасибо, что присоединились к нам снова.
Надеюсь, вы узнали что-то новое, надеюсь, вам было весело, и надеюсь увидеть вас в следующий раз здесь, на Real Science Exchange, где всегда час счастья, и вы всегда среди друзей.
Мы будем рады услышать ваши комментарии или идеи для тем и гостей, так что, пожалуйста, свяжитесь с нами по электронной почте на marketing@balam.com с любыми предложениями, и мы постараемся добавить их в расписание.
Не забудьте оставить звездный рейтинг на выходе.
Вы можете запросить свою футболку Real Science Exchange всего за несколько простых шагов: просто подпишитесь на Real Science Exchange и отправьте нам скриншот вместе с вашим адресом и размером футболки на marketing@balam.com.
Серия вебинаров Real Science от Balam проходит в первый вторник каждого месяца с основными темами исследований и питания, которые повлияют на ваш бизнес.
Мы также включаем темы, сосредоточенные на мелких жвачных, моногастричных и домашних животных в течение года.
Посетите balm.com/realscience, чтобы увидеть предстоящие темы и зарегистрироваться на будущие вебинары.
Вы также можете получить доступ к прошлым вебинарам и искать темы, наиболее важные для вас.