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Enregistrement W2021975146 · doi:10.2527/jas.2007-0561

Performance by feedlot steers and heifers: Daily gain, mature body weight, dry matter intake, and dietary energetics

2008· article· en· W2021975146 sur OpenAlexaboutno aff
R. A. Zinn, A. Barreras, F. N. Owens, A. Plascencia

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeedlotAnimal scienceDry matterCarcass weightWeight gainBody weightBeef cattleBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Performance, DMI, diet composition, and slaughter data from 9,683 pens of steers and 5,009 pens of heifers that were fed high-concentrate diets for 90 d or more were obtained from 15 feedlots from the western United States and Canada. The data set included pen means for more than 3.1 million cattle fed between 1998 and 2004. Performance measurements assessed included ADG, DMI, dietary NE, shrunk initial weight (SIW), and shrunk final weight. Mature final weight (MFW) for cattle in each pen was estimated based on regression of slaughter weight against SIW and ADG across all pens. Equations were developed to standardize performance projections (ADG, MFW, and break-even values) and analyze feedlot cattle close-outs. Generally, as diet NE concentration increased, DMI was decreased but G:F, dressing percentage, and yield grade all increased. Pens of cattle with greater SIW had greater ADG, DMI, and shrunk final weight but a lower G:F and dressing percentage. Dressing percentage and yield grade were correlated positively. Equations of the NRC relating gain to NE intake explained 85 and 80% of the variation in DMI of steers and heifers, respectively, with mean ratios of predicted to observed DMI (DMIratio) at 1.000 +/- 0.0506 and 0.974 +/- 0.0490. However, a significant (P < 0.001) bias in the NRC estimate of DMI was detected (r(2) = 0.10 and 0.05, for steers and heifers) between the DMIratio and ADG in which DMIratio increased as ADG increased. This was due to inherent confounding of ADG and MFW in the original NE equation of Lofgreen and Garrett. Based on iterative optimization to minimize the difference between expected and observed DMI, revised equations for retained energy (RE, Mcal/kg) were developed for steers and for heifers: RE(steer) = 0.0606 x (LW x 478/MFW(steer))(0.75)ADG(0.905); RE(heifer) = 0.0618 x (LW x 478/MFW(heifer))(0.75)ADG(0.905), where LW = mean shrunk live weight. The revised equations decreased the SD of the DMIratio by 5.4% (from 0.0496 to 0.0469) and eliminated the bias in DMIratio that was related to ADG (r(2) = 0.0006). The similarity between the 2 equations derived for steers and for heifers for estimation of RE from ADG supports the concept that scaling by MFW accounts for energy utilization differences between sexes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations122
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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