Performance and carcass characteristics when sorting feedlot cattle on the basis of phenotype, and leptin genotype along with differential use of β-adrenergic agonists
Notice bibliographique
Résumé
Kononoff, P. J., Defoor, P. J., Engler, M. J., Swingle, R. S., James, S. Y., Deobald, H. M., Deobald, R. L., Woronuk, G. N. and Marquess, F. L. S. 2015. Performance and carcass characteristics when sorting feedlot cattle on the basis of phenotype, and leptin genotype along with differential use of β-adrenergic agonists. Can. J. Anim. Sci. 95: 455–463. Crossbred steers were used in a randomized complete block design to evaluate a feedlot cattle sorting system. The sorting system combined information on live body weight, ultrasound fat thickness, coat color, and genotype on the leptin R25C genotype. Using described sorting criteria, a total of four groups (Groups 1–4) of cattle were created along with a randomly selected unsorted control (Group 5), with Groups 1 through 5 representing experimental treatments, and placed in one of five pens within each block. Block was replicated 10 times thus n equaled 50. All cattle were administered zilpaterol hydrochloride except Group 3, which we hypothesized would have a greater proportion of cattle reaching a higher value Quality Grade, and as a result administered ractopamine hydrochloride. The initial body weight of cattle was similar (P=0.426) between the control Group and Groups 1–4. Initial fat, as measured by ultrasound, was also observed to be similar (P=0.256) between these two groups. Overall, when cattle included in Groups 1–4 were compared with Group 5, hot carcass weight was greater (P=0.040), while the proportion of excessively heavy weight carcasses was less (P=0.049). Additionally, hot carcass weight gain tended (P=0.096) to be higher for Groups 1–4 compared with Group 5. No differences (P≥0.129) were observed for calculated yield grade. On average, cattle included in the Sorting Groups 1–4 returned $23 more per head than those in Group 5.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».