Feeding strategies for improving productivity of growing steers fed grass silage
Notice bibliographique
Résumé
Two experiments were conducted to determine the relationship between corn particle size and soybean meal treatment on growth, diet digestibility, and nitrogen balance of growing steers. In the first experiment, 40 medium-frame beef steers (250 ± 11 kg) were fed individually for 140 d a diet based on grass silage offered for ad libitum consumption and supplemented with either 3.5 kg of DM d-1 of cracked corn (CC) or ground corn (GC) and with 450 g of DM d-1 of solvent extracted (SS) or lignosulfonate-treated soybean meal (Soypass™ SP). Dry matter intake was not affected by treatments and averaged 8.6 ± 0.3 kg d-1 (P > 0.10). Average daily gain was higher for animals receiving the ground corn than those fed cracked corn. Feed to gain ratio was not affected by treatments. There was an interaction between treatments for plasma urea-N concentration, with source of soybean meal having no effect with CC. When compared with SS, SP supplement reduced plasma urea-N when fed with GC. No effect of soybean meal and its interaction with corn processing was observed on growth performance. In the second experiment four additional steers were used in a 4 × 4 Latin square design to evaluate diet digestibility and nitrogen balance. There was an interaction between treatments for starch apparent digestibility and N retained, the values being respectively, 90, 86, 93, and 92% (SEM = 1.2; P < 0.01) and 36, 42, 44 and 41 g d-1 (SEM = 2.8; P < 0.03) for CCSS, CCSP, GCSS and GCSP, respectively. Altogether, the results indicate a slight advantage to reduce particle size of corn in growing steers fed grass silage. However, soybean meal treatment resulted in limited effects on growth and digestion. Key words: Rumen carbohydrate, undegradable protein, performance, steers
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».