Comparison of techniques for estimation offorage dry matter intake bygrazing beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Four techniques were compared for their ability to estimate forage dry matter intake (DMI) of grazing animals. In the Cage technique, 10 grazing cages were placed within each pasture, and forage inside and outside the cages was clipped from 0.25-m 2 quadrats after 12 to 20 d of grazing. The difference between forage inside and outside the grazing cage represented forage consumed by grazing animals. The second technique used n-alkane controlled release capsules to measure DMI of individual grazing animals (N-alkane marker technique). The remaining two techniques were prediction equations; one utilized body weight (BW) and average daily gain (ADG) to estimate DMI (Minson equation) and the other related dietary net energy concentration and BW to DMI (Net Energy equation). The four methodologies were applied to a 3-yr study evaluating liquid hog manure on the productivity of grass pastures. The study utilized steers of a relatively uniform body size on six continuously grazed grass pastures. When individual animal intakes were compared, the Net Energy equation estimated lower (P < 0.05) DMI than the Minson equation, with the N-alkane marker technique being intermediate. Dry matter intake (mean ± SD, kg d -1 ) was 5.3 ± 0.76, 7.4 ± 1.86, and 6.5 ± 2.58 for the Net Energy equation, Minson equation, and N-alkane marker technique, respectively. The Cage technique estimated average DMI of animals in each pasture of 17.5 ± 11.61 kg d -1 and this was higher (P < 0.05) than estimates from the other techniques. Dry matter intake estimates from different techniques were ranked: Cage technique > Minson equation > N-alkane marker technique > Net Energy equation. The DMI estimates generated by the Cage technique were associated with the largest coefficient of variation, with extreme values representing a range from 0.3 to 15.2% BW. The N-alkane marker technique estimated DMI that ranged from 0.6 to 4.5% BW. The strongest correlation (r = 0.30; P = 0.001) in DMI estimates was between the Net Energy and Minson equations due to the inclusion of BW as a component in both equations. Results of this study suggest that prediction equations can be useful for rapid DMI estimation. The N-alkane marker technique may be the preferred technique when a wide range of pasture conditions is anticipated. Key words: Grazing cages, n-alkanes, prediction equations, dry matter intake, grazing animals
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».