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Enregistrement W2588528352 · doi:10.5539/jas.v9n3p226

The Performance of Steers Fed on Sugarcane in natura or Ensiled with Concentrate

2017· article· en· W2588528352 sur OpenAlexvenueno aff
Dheynne Alves Vieira, Andréia Santos Cezário, Wallacy Barbacena Rosa dos Santos, Jéferson Corrêa Ribeiro, Tiago Neves Pereira Valente, João Paulo Sampaio Rigueira, Kátia Aparecida de Pinho Costa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry matterZebuCrossbreedSilageAnimal scienceNeutral Detergent FiberFeed conversion ratioBiologyBody weightChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to evaluate the performance of crossbred Holstein × Zebu steers fed on the diets containing sugarcane in natura or ensiled with two levels of concentrate (30% and 70%). A total of 32 males of 394 kg of body weight were used in a completely randomized experimental design with four treatments and seven repetitions. The animals reported a high dry matter intake (DMI) (P < 0.05) when fed on the high concentrate levels. The increase in concentrate levels resulted in an approximately 25% to 60% higher DMI as compared to the lowest level offered by silage-based diets and sugarcane in natura. The highest apparent digestibility coefficients of dry matter were observed in the diets based on sugarcane in natura (P < 0.05). The sugarcane based diets also affected (P > 0.05) the digestibility of organic matter, neutral detergent fiber, crude protein, ether extract, and non-fiber carbohydrates. There were no differences (P > 0.05) between the diets for average daily weight gain, carcass dressing, carcass gain, and feed conversion. The diets based on sugarcane in nature or ensiled with 30% and 70% concentrates do not influence the performance of crossbred Holstein × Zebu cattle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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