Evaluation of canola meal derived from <i>Brassica juncea</i> and <i>Brassica napus</i> on rumen fermentation and nutrient digestibility by feedlot heifers fed finishing diets
Notice bibliographique
Résumé
Five yearling heifers (387 ± 6.5 kg) were utilized in a 5 × 5 Latin square to evaluate the substitution of canola meal (CM) derived from Brassica (B.) napus and B.juncea seed for barley grain on feed intake and nutrient utilization. The control diet (CONTROL) consisted of 88.3% barley grain, 4.4% barley silage, and 7.3% supplement [dry matter (DM) basis]. The four CM treatments included 10% and 20% B.napus or B.juncea meal, with CM replacing barley grain. Dry matter intake was not affected (P > 0.05) by treatment. Total duration and area under rumen pH 5.8, 5.5, and 5.2 increased (P < 0.05) with greater inclusion of CM, regardless of type. Cattle fed 20% CM had elevated rumen ammonia-N concentration and urinary N excretion. Cattle fed B. juncea meal exhibited greater (P < 0.05) apparent nutrient digestibility compared with those fed B. napus meal. In conclusion, meal derived from B. napus or B. juncea can be used to replace barley grain at levels up to 20% (DM) in finishing diets without compromising rumen fermentation or total tract nutrient digestibility. However, animal performance and possible economic benefits need to be balanced against the increasing N excretion resulting from over-feeding protein to cattle.
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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 ».