Practical dietary levels of canola oil and tallow have differing effects on gilt and barrow performance and carcass composition
Notice bibliographique
Résumé
Previously we demonstrated that barrows produced leaner carcasses when fed 5% versus 2% canola oil. The present trial was conducted to determine if the same would be true for gilts or when feeding beef tallow (a source of saturated fatty acids). Four diets were fed (2 or 5% canola oil or digestible energy equivalents of tallow), and 27 gilts and 27 barrows were fed each diet. Experimental diets were fed from 49.4 to 113.5 kg body weight. Barrows fed 2% canola oil had similar average daily gains (ADG) relative to gilts (P > 0.05) fed any diet, but grew slower than barrows fed 5% canola oil (0.99 vs. 1.08 kg d -1 ; P < 0.05) and tended to have lower ADG relative to barrows fed diets containing tallow (P < 0.10). Barrows fed 2% canola oil had poorer feed conversion efficiency (kg feed kg -1 gain) relative to animals fed any other diet (P < 0.05). For barrows, feeding the 2% canola oil resulted in more subcutaneous fat relative to feeding 2.16% tallow (+18 g kg -1 lean cuts; P < 0.05), but the anticipated decrease in barrow subcutaneous fat when feeding 5% canola oil was not significant (-4 g kg -1 lean cuts; P > 0.05). No practical differences in pork quality were noted when feeding any diet, but backfat became more unsaturated when feeding canola oil and led to softer backfat (P < 0.05). When feeding canola oil to barrows, it may therefore be more practical to feed higher levels than lower levels due to improvements in animal performance without changes in body composition, but care must be taken so that fat softness does not become an issue. Key words: Canola oil, tallow, barrow, gilt, carcass composition, average daily gain, feed conversion
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 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 | 0,001 | 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 ».