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Enregistrement W2169524573 · doi:10.4141/a04-060

Feedlot cattle diets based on barley or corn supplemented with dry corn gluten feed evaluated using the NRC and CNCPS beef models

2005· article· en· W2169524573 sur OpenAlexaffvenueabout
K. A. Beauchemin, K. M. Koenig

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeedlotSilageBeef cattleGlutenAnimal scienceCrossbreedBiologyAgronomyAnimal feedFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to evaluate the effects of supplementing feedlot finishing corn diets with dry corn gluten feed (CGF). Animal performance and carcass traits were compared with those obtained by feeding a barley-based diet typical of diets fed commercially in western Canadian feedlots. The second objective of the experiment was to evaluate the diets using the 1996 National Research Council (NRC) Beef (level 1 and 2) and Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS, version 5.0) models to determine how well the models predict animal response. Crossbred beef steers (248) weighing 423 ± 20.5 kg were allocated to 24 pens and then six pens were assigned to each of four diets: (1) barley grain (13.8% crude protein, CP), (2) corn grain (9.2% CP), (3) corn grain supplemented with a low level (7%, DM basis) of CGF (CGF-low, 9.7% CP), and (4) corn grain supplemented with a high level (23%) of CGF (CGF-high, 11.7% CP). The barley grain was steam-rolled and the corn grain was dry-rolled. All diets contained 8% barley silage (DM basis). The cattle were adapted from a backgrounding diet to the experimental diets over a period of 28 d and then fed for a period of 136 d. During the adaptation phase cattle fed unsupplemented corn grew slower (P < 0.05) than the cattle fed the other diets (1.23 vs. 1.52 kg d -1 ). However, after day 42 of the study, cattle fed unsupplemented corn grew very rapidly such that gain for the entire feeding period was similar for cattle fed unsupplemented corn and barley diets (1.62 vs. 1.58, P > 0.05). Furthermore, growth rate was higher (P < 0.05) for cattle fed barley or unsupplemented corn than for cattle fed low or high levels of CGF (1.48 and 1.45 kg d -1 , respectively). The dry matter intake (DMI) averaged 11.4 kg d -1 during the feeding period and was not affected (P > 0.05) by diet. Feed:gain ratio (kg DM:kg gain) was similar (P > 0.05) for cattle fed barley (7.09) and unsupplemented corn (7.38), but was higher (P < 0.05) for cattle fed CGF-high (7.92), and intermediate (P > 0.05) for those fed CGF-low (7.52). There were no differences in carcass composition between barley and corn-fed cattle, but those fed low and high levels of CGF had carcasses that were fatter with lower lean meat yield. The three models underestimated DMI of all four diets. When DMI was set to observed intake in the models, CNCPS accurately predicted ADG and F:G ratio for cattle fed corn diets, but all models underestimated ADG of cattle fed barley. All models correctly predicted that gain during the feeding period was not limited by protein supply. The results from this study indicate that rolled-corn diets containing about 9.5% CP, with 50% of the CP as DIP are adequate for feedlot cattle weighing more that 500 kg. Substituting dry CGF for corn grain reduces feed efficiency and gain due to the lower digestible energy content of CGF. Key words: Grain, barley, corn, corn gluten feed, feedlot cattle, protein, models

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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