Effect of corn particle size and soybean meal treatment on performance of finishing beef steers fed corn-silage-based diets
Notice bibliographique
Résumé
In the first experiment, 39 medium-frame beef steers (456 ± 41 kg) were used in a 2 × 2 factorial arrangement of treatments to evaluate the effect of different feeding strategies to maximize energy and protein deposition on finishing performance and plasma amino acid profile of beef steers fed corn silage ad libitum for 99 d. To achieve this goal, steers were individually supplemented with either 6.6 kg DM d-1 of cracked corn (CC) or ground corn (GC) in combination with 540 g DM d-1 of either solvent extracted (SS) or lignosulfonate-treated soybean meal (Soypass® SP). Dry matter intake, average daily gain and feed to gain ratio were not affected by treatments or by their interaction (P > 0.10). When compared with SS, SP tended to increase (P = 0.07) grade fat (1.3 and 2.2 ± 0.5 mm, respectively). The CC diets reduced the plasma concentration of branched-chained amino acids (P = 0.03) and leucine (P = 0.01), and tended to decrease that of isoleucine (P = 0.06) compared with the GC diets. No effect of diet was observed on plasma urea-N concentration. In the second experiment, four steers were used in a 4 × 4 Latin square design to evaluate digestibility and N balance of the diets used in exp. 1. Reducing particle size of corn increased apparent digestibility of starch (P = 0.01) and tended to reduce apparent digestibility of NDF (P = 0.07). In conclusion, formulating diets with ground or cracked corn in combination with solvent extracted or lignosulfonate-treated soybean meal does not appear to influence steer performance or digestion parameters.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».