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Enregistrement W2027272011 · doi:10.4141/a03-069

Alternative fall and winter feeding systems for spring calving beef cows

2004· article· en· W2027272011 sur OpenAlexafffundvenueabout
D. H. McCartney, J. A. Basarab, E. K. Okine, V. S. Baron, A. J. Depalme

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesIndustry Canada
Mots-clésSilageAnimal scienceStrawWeaningIce calvingBiologyGrazingPastureBeef cattleAgronomyLactationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the effects of early (EW) and late (LW) weaning on calf post-weaning growth performance and carcass characteristics. It also quantified the effects of EW and LW in combination with three winter feeding strategies on cow growth, reproductive performance and cost of production. EW calves were weaned in late August, while LW calves were weaned 56 d later in late October. The three cow winter feeding strategies were: (1) traditional (TD), or straw fed ad libitum and barley (Hordeum vulgare L.) silage fed every day; (2) alternate day (AD), or straw fed ad libitum and equivalent amounts of barley silage fed every second day (AD); and (3) swath graze (SG), or swath grazing whole-plant barley, cut in the soft dough stage. The study was conducted over three production cycles (1997/1998, 1998/1999 and 1999/2000). EW calves weighing 213 kg and fed a backgrounding diet (82% barley silage: 18% concentrate) for 56 d, grew 0.36 kg d -1 (EW = 0.61 ± 0.02 kg d -1 ; LW = 0.97 ± 0.02 kg d -1 ; P < 0.001) slower from early to late weaning than LW calves (210 kg) on pasture nursing their mothers. Over the next 124–128 d, EW and LW calves fed the backgrounding diet grew similarly at 0.95 ± 0.01 and 0.93 ± 0.02 kg d -1 , respectively. Both groups of calves also grew similarly during the finishing phase (EW = 1.56 ± 0.04 kg d -1 ; LW = 1.53 ± 0.05 kg d -1 ; P = 0.62), such that at slaughter, EW and LW calves were the same age (461 ± 4 vs. 455 ± 5 d, P = 0.326) and weight (522 ± 5 vs. 515 ± 6 kg, P = 0.390), with similar levels of carcass backfat, yield and quality grade. EW cows weighed 12 to 15 kg more (P < 0.01) in mid-November (first winter feeding), mid-February (pre-calving) and late-May (prebreeding) and tended to have a shorter calving span (49 vs. 62 d, P = 0.07) than the LW cows. Calving interval, calving pattern and cumulative open and cull rates, monitored over three consecutive production cycles, were similar for EW and LW cows. Differences (P < 0.05) in body weight were observed between winter feeding treatments. SG cows had the lowest weight (605 kg) and backfat thickness (4.5 mm) at pre-breeding; AD cows were intermediate (623 kg and 5.1 mm); and TD cows were heaviest (639 kg) with the most backfat (6.4 mm). Calving interval, length of the calving span, calving pattern and cumulative open and cull rates were similar among the winter feeding strategies for cows monitored over three production cycles. Swath grazing required 38.4% less labour than traditional feeding and 20.9% less labour than alternate day winter feeding. Total cash cost over the first 100 d of winter feeding for the SG winter feeding strategy was $70.00 cow -1 less than TD (45.5%) and $56.70 cow -1 less than AD (40.4%) winter feeding strategies. On average, 300 and 314 cow swath grazing d ha -1 were required to cover the cost of feed in the TD and AD winter feeding strategies, respectively. Key words: Beef cows, Western Canadian Parkland, swath grazing, alternate day, early and late weaning

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,995

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations69
Publié2004
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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