1704 Factors influencing estimates of energy used for activity by grazing meat goats
Notice bibliographique
Résumé
Ten yearling Boer goat wethers (45.4 ± 0.92 kg) consuming fresh Sudangrass ad libitum while grazing (GRA) a 0.8-ha pasture or individually confined (CON) were used in a crossover experiment with 3-wk periods to evaluate factors influencing estimates of energy used for activity (AEC) when grazing. Fresh forage offered to CON wethers was 15.9 and 13.4% CP and 65.0 and 67.4% NDF in periods 1 and 2, respectively. Based on forage and fecal AIA, forage DE concentration for CON averaged 67.9 and 56.5% in periods 1 and 2, respectively. From these values and fecal DM, least squares means of ME intake were 405 and 484 kJ/kg BW0.75 for CON and GRA, respectively (SE = 15.4). Heat energy (HE) determined from heart rate (HR) measured over 1 d and the ratio of HE to HR estimated earlier was less (P < 0.001) for CON than for GRA (482 and 642 kJ/kg BW0.75; SE = 17.2). To estimate the AEC from total HE and the partitioning of its sources, a ME requirement for maintenance of 427 kJ/kg BW0.75) was assumed; HE expended for tissue energy gain was determined from recovered energy (RE) when greater than 0 and an efficiency of ME use for gain of 0.40 ± 0.009 ([0.0423 × forage ME in MJ/kg DM] + 0.006); and, when RE was less than 0, the efficiency of use for maintenance of energy from forage and mobilized tissue was 0.68 ± 0.004 ([0.019 × forage ME in MJ/kg DM] + 0.503). The resultant AEC was 39 and 213 kJ/kg BW0.75 for CON and GRA, respectively (SE = 21.9). Assuming that mobilized tissue energy was used for maintenance more efficiently (i.e., 0.80) than forage ME yielded slightly greater AEC of 57 and 241 kJ/kg BW0.75 for CON and GRA, respectively (SE = 23.9). The former AEC value for GRA and that determined from the difference between GRA and CON HE were much greater than AEC based on time spent in different activities (i.e., lying, standing, grazing, and walking) multiplied by corresponding HE and assuming that AEC resulted from HE when standing, grazing, and walking (217 ± 19.7, 165 ± 19.3, and 46 ± 4.85 kJ/kg BW0.75, respectively). In conclusion, determining the AEC of meat goats while grazing by subtraction of other sources of HE is influenced by specific assumptions of energy requirements and efficiencies of use for different physiological functions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».