Comparison of alternative beef production systems based on forage finishing or grain-forage diets with or without growth promotants: 1. Feedlot performance, carcass quality, and production costs
Notice bibliographique
Résumé
Forty Angus-cross steers were used to evaluate 5 beef cattle management regimens for their effect on growth performance, carcass characteristics, and cost of production. A 98-d growing phase was incorporated using grass silage with or without growth promotants (trenbolone acetate + estradiol implants, and monensin in the feed) or soybean meal. Dietary treatments in the finishing phase were developed, with or without addition of the same growth promotants, based on exclusive feeding of forages with minimal supplementation or the feeding of barley-based diets. Overall, ADG for animals treated with growth promotants or fed supplemented diets (soybean meal and barley) was increased (P < 0.01) by 25 and 21%, respectively, compared with steers reared on grass silage alone and not treated with growth promotants. Except for HCW (P < 0.01), the use of growth promotants did not affect carcass measurements. Increasing the proportion of barley in the diet of steers finished on forage produced a heavier HCW (P < 0.01) and a greater (P < 0.01) quality grade. Because of their lower HCW and quality grade, cattle targeted to a forage-fed, nonimplanted beef market would need to garner a 16% premium to be economically competitive with cattle finished conventionally.
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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 ».