Evaluation of a phase-feeding strategy utilizing high-lipid high-fibre byproduct pellets in diets for feedlot steers
Notice bibliographique
Résumé
Two studies were conducted to evaluate the provision of high-lipid high-fibre byproduct pellets when used as a partial replacement (60% in Study 1 and 30% in Study 2; HLP) for barley grain and canola meal in finishing diets (BAR). The HLP was fed for the last 49, 98, or 147 d (HLP49, HLP98, and HLP147, respectively) in Study 1, and for the last 60 or 120 d in Study 2 (HLP60 and HLP120, respectively) or the last 60 d with additional canola oil (HLP60CO). The statistical model included the fixed effects of diet, period, and the interaction. Steers fed BAR147 had the greatest average daily gain (ADG) (P < 0.01) and G:F (P = 0.01). The HLP147 had the greatest dry matter intake (DMI) during the first 49 d but least during the last 49 d of the finishing phase (treatment × period; P < 0.01). Hot carcass weight for BAR147 and HLP49 were the heaviest (P = 0.04). In Study 2, DMI and ADG were not affected (P > 0.05), but hot carcass weight was greater for BAR120 and HLP60 than HLP120 and HLP60CO. Inclusion of high-fibre high-lipid byproduct pellets in the latter part of the finishing period may improve carcass yield grade without affecting ADG and G:F.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».