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Enregistrement W2039592580 · doi:10.4141/a02-065

Residual feed intake and body composition in young growing cattle

2003· article· en· W2039592580 sur OpenAlexvenueno aff
J. A. Basarab, M. A. Price, J.L. Aalhus, E. K. Okine, W. M. Snelling, K. L. Lyle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual feed intakeMarbled meatAnimal scienceWeight gainComposition (language)CrossbreedDry matterBody weightBiologyFeed conversion ratioBeef cattleEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crossbred steers (n = 176), 7–8 mo of age and from the five BeefBooster strains (M1, M2, M3, M4 and TX), were used to determine the relationships between residual feed intake (RFI) and growth rate, body composition and heat production (HP), and to quantify differences in RFI independent of differences in body composition. Animals with different RFI levels were also characterized for growth, carcass and body compositional traits. Steers from each genetic strain were selected at random and serially slaughtered on 5 pre-selected days of the finishing period. Steers grew at 1.52 (SD = 0.22) kg d -1 and had dry matter intake (DMI) of 8.5 (SD = 1.0) kg d -1 during the last 71 to 183 d before slaughter. Metabolic mid-point weight, average daily gain (ADG), gain in empty body fat and gain in empty body water accounted for 67.9, 8.6, 3.9 and 1.1%, respectively, of the variation in actual feed intake. Similarly, metabolic mid-point weight (68.5%), ADG (8.2%), gain in ultrasound backfat thickness (1.8%), gain in ultrasound marbling score (1.1%) and year (1.3%) accounted for 80.9% of the variation in actual feed intake. Residual feed intake adjusted for differences in estimated composition of gain (estimated gain in empty body fat and water; RFI II ) ranged from -2.06 kg d -1 to +1.61 kg d -1 (SD = 0.60 kg d -1 ). Residual feed intake adjusted for live animal measures of body composition (gain in ultrasound backfat thickness and marbling score; RFI III ) ranged from -2.11 kg d -1 to +1.88 kg d -1 (SD = 0.62 kg d -1 ). Low RFI III animals (efficient) had 6.0% lower metabolizable energy intake (MEI), retained 9.3% less energy and had 4.5% lower HP than medium RFI III animals (P < 0.01). Low RFI III animals also had 10.2% lower MEI, retained 12.0% less energy and produced 9.3% less heat than high RFI III animals (P < 0.01). Liver (P <0.01), small and large intestine (P = 0.09) and stomach and intestine (P < 0.01) weights were less in low and medium RFI III steers compared to high RFI III steers. There was a trend for low RFI III steers to have less dissectible carcass fat (P = 0.08), intermuscular fat (P = 0.06), body cavity fat in the butt and loin (P = 0.01), faster accretion rate of empty body water (P = 0.04) and a slower accretion rate of empty body fat (P < 0.01) than medium and high RFI III steers. A portion of the greater MEI by high RFI III steer was accounted for by differences in the chemical composition of gain. However, a greater proportion was due to a disproportionate increase in the energy required for maintenance and heat increment of feeding in high RFI III steers. An attempt should be made to adjust RFI for changes in the chemical composition of gain, possibly by the inclusion of ultrasound backfat thickness and marbling score into the equation for determining RFI. Key words: Cattle, feed efficiency, residual feed intake, remote sensing, GrowSafe System

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations501
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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