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Enregistrement W2191638682 · doi:10.4141/cjas-2014-035

Blended by-product feed pellets for backgrounding cattle

2014· article· en· W2191638682 sur OpenAlexafffundvenue
M.G. Zenobi, H.A. Lardner, P. G. Jefferson, J. J. McKinnon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesHealth CanadaPfizer CanadaElanco Animal HealthForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdUniversity of Saskatchewan
Mots-clésPelletsAnimal scienceProduct (mathematics)Environmental scienceMathematicsMaterials scienceBiologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zenobi, M. G., Lardner, H. A., Jefferson, P. G. and McKinnon, J. J. 2014. Blended by-product feed pellets for backgrounding cattle. Can. J. Anim. Sci. 94: 533–543. Two trials were conducted to evaluate the performance of cattle fed blended by-product pellets (BP) formulated to be high in starch (HS 45% DM) or fat (HF 8.5% DM) and low (LSP; 27% of CP DM) or high (HSP; 37% of CP DM) in soluble protein. In trial 1, 300 crossbred steers (320±21.6 kg, mean±SD) were assigned to one of 25 pens and fed one of five diets. The control diet consisted of 46.9% forage and 53.1% barley-based concentrate. The four treatments were 48.5% forage and 51.5% BP (DM). Diets were formulated to 1.63 and 1.02 Mcal kg−1 NEm and NEg, respectively (DM). In trial 2, 180 crossbred steers (326±20.3 kg) were assigned to one of 15 pens, each assigned to one of three treatments. The control was 54.3% forage and 45.7% concentrate, while the two HF BP treatments were 56.6% forage and 43.4% BP (DM). All diets were formulated to 1.57 and 0.97...

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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