Use of remote bunk monitoring to record effects of breed, feeding regime and weather on feeding behavior and growth performance of cattle
Notice bibliographique
Résumé
Thirty Charolais and 29 Holstein steers (432 ± 30 kg) blocked by weight and breed were randomly assigned to four feedlot pens equipped with radio frequency identification systems in the feed bunks. The systems monitored individual steers’ bunk attendance patterns (time, frequency, and duration of visits). Over four 21-d periods, the steers were offered (two times per day) an 80% barley grain: 20% barley silage diet for ad libitum intake (AL); restricted to 95% of their dry matter intake (DMI); during the previous 21 d; returned to an AL regime for 21 d; then restricted once again (RF). Weather data (air temperature, AT; relative humidity, RH; barometric pressure, BP; and wind speed, (WS) were expected at 1-h intervals throughout the four periods. Steer weights were recorded every 21 d; feed refusals every 7 d. Charolais steers had lower DMI (P < 0.05), higher (P < 0.005) average daily gain (ADG) and were more (P < 0.05) efficient than Holstein steers. Higher daily bunk attendance was recorded for Holstein steers during RF (P < 0.0001), and lowest for Charolais steers during RF (P < 0.0001). Dry matter intake, ADG and feed conversion were higher (v < 0.05) with AL than; with RF. Effects of weather varied with feeding regime and breed. On the AL regime, Charolais steers exhibited larger variation in daily bunk attendance than Holsteins (P < 0.0001) in relation to weather categories AT, RH and BP, but this did not compromise growth performance. Long-term data collection is required to relate the impact of weather on feeding patterns of feedlot cattle over different seasons and in different geographic locations. Key words: Feeding behaviour, feedlot, performance, thermal environment, radio frequency
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».