Season of testing and its effect on feed intake and efficiency in growing beef cattle1
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to assess whether residual feed intake (RFI) calculated by regressing feed intake (DMI) on growth rate (ADG) and metabolic mid-BW in 3 different ways led to similar estimates of genetic parameters and variance components for young growing cattle tested for feed intake in fall and winter seasons. A total of 378 beef steers in 5 cohorts were fed a typical high energy feedlot diet and had free-choice access to feed and water. Feed intake data were collected in fall or winter seasons. Climate data were obtained from the University of Alberta Kinsella meteorological station and Vikings AGCM station. Individual animal RFI was obtained by either fitting a regression model to each test group separately (RFI(C)), fitting a regression model to pooled data consisting of all cohorts but including test group as a fixed effect (RFI(O)), or fitting a regression to pooled data with test group as a fixed effect but within seasonal (fall-winter or winter-spring) groups (RFI(S)). Two animal models (M1 and M2) that differed by the inclusion of fixed effects of test group or season, respectively, were used to evaluate RFI measurements. Feed intake was correlated with air temperature, relative humidity, solar radiation, and wind speed (-0.26, 0.23, 0.30, -0.14 for fall-winter and 0.31, -0.04, 0.14, 0.16 for winter-spring, respectively), but the nature and magnitude of the correlations were different for the 2 seasons. Single trait direct heritability, model likelihood, direct genetic variance, and EBV accuracy estimates were greatest for RFI(C) and least for RFI(O) for both M1 and M2 models. A significant genetic correlation was also observed between RFI(O) and ADG, but not for RFI(C) and RFI(S). Including a season effect (M2) in the genetic evaluation of RFI(O) resulted in the smallest heritability, model LogL, EBV accuracy, and largest residual variance estimates. These results, though not conclusive, suggest a possible effect of seasonality on feed intake and thus feed efficiency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».