Effects of raising lambs in a cold or a warm environment on animal performance and carcass traits
Notice bibliographique
Résumé
A 2 x 2 x 2 factorial arrangement was conducted over two consecutive winters to compare growth and carcass traits of ram and ewe lambs in a cold or warm environment (noninsulated, unheated vs. an insulated and heated barn with minimum inside temperature (T) between 5 and 10°C). Each winter, 14 pairs of lambs of each sex were randomly allocated to either a cold or warm environment (average weight of 23.8 kg ± 0.6 and 22.4 kg ± 2.0 in 2003 and 2004, respectively). They were fed hay and concentrate ad libitum until they reached 42 to 48 kg body weight (BW) when they were slaughtered. Carcass traits were then evaluated. The average temperature in the cold environment was -7.49 and -4.74°C in 2003 and 2004, respectively, vs. +6.25 and +10.50°C, respectively, in the warm environment. There were no differences (P > 0.05) in growth performance and carcass traits between lambs raised in a cold or a warm environment. However, there was a tendency for lambs raised in a cold environment to have higher average daily gain (ADG) (P = 0.06) and to take less time to market (P = 0.09). Results suggest that it is possible to raise lambs in a cold environment without having any detrimental effect on performance and carcass quality. Key words: Lamb, environment, cold, performance, growth, carcass
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».