Effect of Summer Annual Forage and Type of Shade on Grazing Behavior of Beef Stocker Heifers
Notice bibliographique
Résumé
Heat stress in beef cattle is still one of the issues affecting animal performance in the beef cattle industry. Our objective was to evaluate the effect of two summer annual forages such as alyceclover (Alysicarpus vaginalis L.), and pearl millet (Pennisetum glaucum) with natural (trees) or artificial shade (80% shade) on grazing behavior and on reducing the heat load of crossbred yearling heifers. On three consecutive years from mid-July to mid-September, 36 (Bos taurus × B. indicus) heifers (body weight [BW] = 321±11.3 kg) were randomly allotted (n = 3) and continuously stocked in 12-1.33 ha paddocks in a 2 × 2 factorial arrangement of treatments (2 forage types and 2 shade types) with three replicates. Heifers grazing on alyceclover gained more (p = 0.03) than those grazing pearl millet (0.94 and 0.80 kg, respectively). Grazing behavior variables were not affected (p > 0.05) by forage type and forage type x shade type interaction; however, shade type affected grazing and lying time (p < 0.05). Time of day (TOD) affected (p < 0.05) grazing and standing time, number of steps taken, respiration rate, and panting scores. These negative effects are related with the greatest temperature humidity index between 1100 and 1459 h. When data were analyzed by TOD, the negative effect on grazing behavior variables was not different for heifers with access to natural or artificial shades. Under the conditions of the present experiment, artificial shade provided protection for cattle. Grazing behavior parameters can be used to monitor heat load in grazing 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 ».