Intake, liveweight gain and feed preference by steers fed combinations of lucerne and Westerwolds ryegrass silages
Notice bibliographique
Résumé
Nutritive value and voluntary intake of legumes are generally considered to be higher than those of grasses when ensiled at similar digestibility, although high levels of soluble protein can result in low N utilization by animals and high losses to the environment. The objectives of this experiment were to describe the optimum combination of Westerwolds ryegrass (Lolium multiflorum Lam. cv. Aubade) and lucerne (Medicago sativa L. cv. AC Caribou) silages to maximize liveweight gain of steers fed silage, determine chemical components that are important and ascertain whether steers selected the optimum mixture when given a choice. Both silages contained similar concentrations of dry matter (DM), acid‐detergent fibre (ADF) and organic acids, but lucerne silage had higher concentrations of N, soluble‐N and ammonia‐N. Westerwolds ryegrass silage contained more neutral‐detergent fibre (NDF). In a 12‐week experiment, voluntary intake by Hereford steers was not influenced when the proportion of the two silages was changed from 1 to 0 in 0·25 increments. However, liveweight gain and feed efficiency increased linearly (P < 0·001) as the proportion of ryegrass silage fed was increased. When preconditioned to either of the two silages, steers showed a significant preference for ryegrass over lucerne (P < 0·05). When conditioned to a mixture of both silages, no preference was elicited. It is suggested that extensive solubilization and deamination of protein in the lucerne silage may have caused the preference for Westerwolds ryegrass silage and the higher liveweight gains on diets containing higher proportions of Westerwolds ryegrass silage.
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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) | 0,001 | 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 ».