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Enregistrement W2597991937 · doi:10.2527/asasmw.2017.12.133

133 Young scholar presentation: Metabolic modifiers in beef cattle: Current application and future considerations

2017· article· en· W2597991937 sur OpenAlexaff
B. M. Bohrer, A. C. Dilger, D. D. Boler

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Current (fluid)BiotechnologyBiologyMedicineEngineeringSurgeryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the upcoming years, the expansion of global animal agriculture will be forced to keep pace with expected world population growth. Feeding the growing world will be accomplished by producing more food with fewer resources and improving efficiency in the methods in which food is currently being produced. This leaves great opportunity for the scientific community to improve efficiency in food and agricultural sciences. Metabolic modifiers can be used in livestock production to increase live efficiency and improve yields of animal-derived food products. Less is known about other benefits associated with the use of metabolic modifiers in beef cattle production. Multiple projects in our laboratory have focused on the use of metabolic modifier products in beef cattle, specifically ractopamine hydrochloride (RAC). Key outcomes of this research include production advantages in rate of gain, feed efficiency, and improvements in carcass yields in cattle fed RAC. The objectives of this research were to use commercially relevant approaches to answer applied research questions. Studies were conducted to analyze the effects of feeding cattle RAC with or without supplemental zinc and chromium and feeding cattle RAC with or without the ionophore monensin and the antibiotic tylosin phosphate. Rate of gain (9–16%), and feed efficiency (8–16%) during the finishing period were increased (P < 0.01) in cattle fed RAC compared with cattle not fed RAC. Carcass characteristics impacting quality and yield grade were minimally affected in cattle fed RAC compared with cattle not fed RAC. There were no differences (P > 0.05) in live animal performance or carcass traits with feeding supplemental zinc and chromium to cattle fed RAC. There were no differences (P > 0.05) in live animal performance or carcass traits when including or removing monensin and tylosin from the finishing diet of cattle fed RAC. In addition, research was dedicated to the effect of RAC on glucose and lipid metabolism parameters. Glucose and insulin were measured in non-fasted cattle. Glucose and insulin were measured after glucose-tolerance tests were conducted in cattle fed RAC (300 mg ractopamine·animal−1·d−1 for 21 d) in two studies. Only in one study were baseline and glucose-induced insulin levels reduced (P < 0.01) in cattle fed RAC compared with cattle not fed RAC. Overall, this research provided a brief sampling of strategies and possible considerations to be used with RAC in the beef cattle industry.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,008

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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