Feeding a brown midrib corn silage-based diet to growing beef steers improves growth performance and economic returns
Notice bibliographique
Résumé
Saunders, C. S., Yang, S. Y., Eun, J.-S., Feuz, D. M. and ZoBell, D. R. 2015. Feeding a brown midrib corn silage-based diet to growing beef steers improves growth performance and economic returns. Can. J. Anim. Sci. 95: 625–631. A feedlot experiment was performed to determine growth performance, ruminal fermentation characteristics, and economic returns for growing beef steers when fed a brown midrib corn silage-based total mixed ration (BMRT) compared with a conventional corn silage-based total mixed ration (CCST). Twenty-four Angus crossbred steers (initial body weight=258±23.2 kg) in individual pens were used in a completely randomized design (n=12). Intake of dry matter was not different between the treatments. Steers fed the BMRT tended to have greater average daily gain (1.54 vs. 1.42 kg d−1; P=0.09) and gain-to-feed ratio (0.165 vs. 0.146; P=0.07) compared with those fed the CCST. Feeding the BMRT increased total volatile fatty acid (VFA) concentration (P=0.01) compared with the CCST, while it decreased molar proportion of acetate (P<0.01), and increased propionate proportion (P=0.01), resulting in decreased acetate-to-propionate ratio compared with the CCST (P<0.01). Steers fed the BMRT increased feed margin (P=0.05) and net return (P=0.02) compared with those fed the CCST throughout the trial. Overall results of this study indicate that feeding the BMRT to growing beef steers enhanced ruminal fermentation and beneficially shifted VFA profiles, which contributed to improved growth and economic performance of steers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».