Quality and precision processing of barley grain affected intake and digestibility of dry matter in feedlot steers
Notice bibliographique
Résumé
Yang, W. Z., Oba, M. and McAllister, T. A. 2013. Quality and precision processing of barley grain affected intake and digestibility of dry matter in feedlot steers. Can. J. Anim. Sci. 93: 251–260. A study was conducted to determine the impact of barley quality and precision processing to account for the impact of variable kernel uniformity on ruminal pH and fermentation, and digestibility in the digestive tract of steers. Eight ruminally cannulated steers were used in a replicated 4×4 Latin square experiment. The four diets consisted of light-weight barley (LB) precision-processed with roller setting based on kernel size; heavy-weight barley (HB) precision-processed; LB and HB grain mixed equal parts then processed at a single roller setting (CON); or LB and HB precision-processed and mixed equal parts (PP). The diets consisted of 10% barley silage and 90% concentrate [dry matter (DM) basis]. Dry matter intake by steers fed LB was greater (P=0.04) than by steers fed HB. Intakes of DM and other nutrients were greater (P=0.04) for steers fed PP than for steers fed CON. There were no differences (P>0.14) in ruminal pH and fermentation among treatments. Digestibility of DM in the total digestive tract tended (P=0.06) to be less with LB than with HB. Precision processing increased digestibility of crude proteion (P=0.04) and acid detergent fibre (P=0.06) resulting in a trend (P=0.10) towards increasing organic matter digestibility as compared with CON. The results suggest that screening of blended barley into more uniform fractions and precision processing of each fraction could increase intake of digestible nutrients for feedlot cattle.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».