Predictability of growth performance in feedlot cattle using fecal near infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Near-infrared spectroscopy (NIRS) was used to predict nutrients and apparent total tract digestibility (aTTD) of nutrients and gross energy (GE) using 282 dried ground fecal samples collected monthly over 13 mo from the pen floor of six feedlots in southern Alberta. Mixed-model regression was used to examine relationships among fecal composition, digestibility, dry matter intake (DMI), average daily gain (ADG), and gain to feed ratio (G:F). Lower (P < 0.01) fecal starch, greater (P ≤ 0.04) fecal neutral detergent fiber, and greater (P ≤ 0.01) aTTD of dry matter (DM), organic matter (OM), starch, and GE were observed in cattle fed tempered versus dry-rolled barley, with no differences in DMI, ADG, or G:F. Compared with cattle fed barley, those fed a wheat–barley grain mixture had greater (P ≤ 0.02) fecal starch and aTTD of DM, OM, as well as greater ADG, and G:F. Heifers had a lower (P ≥ 0.05) aTTD of DM and GE than steers. A quadratic relationship was observed between fecal starch and G:F, with sex and average body weight (BW) at time of sampling as additional variables (ρ = 0.75, P < 0.01). Our data indicate that NIRS predictions using the feces of feedlot cattle have potential in predicting G:F when variables such as BW and sex are included in the equation.
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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) | 0,000 | 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 ».