Dietary urea, exogenous estradiol-17β, and nitrogen utilization in Holstein steers fed a low-protein diet
Notice bibliographique
Résumé
The Cornell Net Carbohydrate and Protein System model was used to formulate a low-protein mixed grass hay and corn diet predicted to create a ruminal N deficiency of 33% in 250-kg Holstein steers. Nitrogen metabolism, digestibility and metabolic status responses were compared between this control diet and a similar diet supplemented with 1.7% urea to compensate for the ruminal N deficiency. A 4 × 4 Latin square design was used to analyze main effects of diet and subcutaneous administration of 500 μg estradiol-17β (E2) twice a day. Urea supplementation increased N intake from 60 to 93 g d-1, improved N balance from 10.1 to 17.7 g d-1, and improved total tract digestibility of N, neutral detergent fiber (NDF), organic matter (OM), and dry matter (DM) (all P < 0.05), but there was no effect of urea supplementation on total tract digestibility of non-structural carbohydrate (NSC) and N retention (percent of N intake). Plasma urea N increased fourfold (P < 0.05) and plasma insulin increased from 0.32 to 0.50 ng mL-1 (P = 0.06) when the urea diet was fed. Administration of E2 did not alter N metabolism or plasma metabolites and insulin at either level of protein intake. It is concluded that supplementing a fiber-rich grass-hay-based diet with urea to achieve ruminal N balance increases digestibility of fiber fractions without altering dietary N utilization. Under these nutritional conditions the use of estrogenic growth promoters remains ineffective independent of ruminal N balance. Key words: Steers, nutrition, fiber, urea, estradiol, nitrogen balance
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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) | 0,001 | 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 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 ».