Evaluation of NRC (2000) model energy requirement and DMI equation accuracy and precision for wintering beef cows in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Three years of winter feeding trials using 90 Angus cows (15 pens of six cows) fed typical western Canadian wintering diets formulated to stage of pregnancy were used to evaluate National Research Council (NRC 2000) energy requirement and dry matter intake (DMI) equation accuracy and precision. Data collection included pen DMI, individual cow weights, body condition scores, calving dates and weights, and daily environmental temperature. Diet energy density was estimated from nutrient analysis of composited weekly feed samples. Equation evaluations compared observed and predicted DMI and conceptus corrected average daily gain (ADG) for the second and third trimesters using regression, means comparison, concordance correlation coefficient (CCC), and total deviation index (TDI) methods. Across all 3 yr, second trimester DMI was over-predicted (P < 0.01) with low precision (CCC = 0.24, TDI90 = n/a) using actual environmental conditions, but not (P = 0.34) when assuming thermal neutral (TN) conditions, although precision remained low (CCC = 0.25, TDI90 = 1.91 kg d-1). Third trimester DMI over the 3 yr was also over-predicted (P < 0.01) with low precision (CCC = 0.12, TDI90 = 1.57 kg d-1) using actual environmental conditions, but was largely under-predicted (P < 0.01) with lower precision (CCC = -0.01, TDI90 = 2.34 kg d-1) when assuming TN conditions. Across all 3 yr, second trimester ADG was largely under-predicted (P < 0.01) with low precision (CCC = 0.50, TDI90 = 0.58 kg) using actual environmental conditions, but over-predicted (P < 0.01) with similar precision (CCC = 0.51, TDI90 = 0.50 kg) when assuming TN conditions. Third trimester ADG predictions using actual environmental conditions were inaccurate (P < 0.01) with low precision (CCC = 0.20, TDI90 = 0.38 kg) using actual conditions and lower precision (CCC = -0.01, TDI90 = n/a) when assuming TN conditions where ADG was over-predicted (P < 0.01). These results indicate a lack of accuracy and precision with the current NRC (2000) model energy requirement and DMI equations that was not addressed by assuming TN conditions. Future research should be targeted at alternate DMI equations and refinements to maintenance and gain requirements.Key words: NRC evaluation, nutrient requirements, wintering beef cows
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».