The effect of water quality on cattle performance on pasture
Notice bibliographique
Résumé
In western Canada, dugouts are the primary source of water for beef cattle during the summer months. Over time, drought conditions and/or direct access by grazing animals have a negative effect on water constituents and overall water quality. A study was conducted to determine the effects of improvements in water quality on cattle performance. The effect of pasture water quality on weight gain of beef cattle was assessed with 44 Hereford yearling steers over 5 years and 40 Angus cow–calf pairs over 3 years. From 1999 to 2003, cattle were allocated to 1 of 4 treatments, which comprised untreated dugout water pumped to a trough, aerated water pumped to a trough, and coagulated and chlorinated water pumped to a trough, all compared with direct access by livestock to the water source. Data were collected on livestock weight gains, water consumption, fecal parasites, environmental conditions, water chemistry, biological constituents, and forage production and quality. Water treatment by aeration or coagulation tended to improve steer weight gains (P < 0.05) over untreated water from a dugout in 3 of 5 years. Daily weight gains tended to be improved slightly by simply pumping water to a trough without treatment. Water aerated and pumped to a trough in early summer tended to produce greater (P < 0.05) weight gains in calves than those drinking directly from the dugout. The effect of treatment on improving cattle weight gains appeared to be related to improved water palatability, which increased water and feed consumption. Water chemistry and biological constituents analysed did not identify significant differences among treatments. These results suggest that improving water quality with aeration and pumping to a trough will improve weight gain 9–10% over a 90-day grazing period in most years.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».