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Enregistrement W2743424179 · doi:10.2527/asasann.2017.255

255 Evaluation of canola meal versus soybean meal as a protein supplement on performance and carcass characteristics of growing and finishing beef cattle

2017· article· en· W2743424179 sur OpenAlexaff
Adriane Catherine Good, J. J. McKinnon, G.B. Penner, Tim A. McAllister, T. Mutsvangwa

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock Farming and Management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaMealSoybean mealBeef cattleAnimal scienceFood scienceBiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two trials were conducted to evaluate the performance and carcass characteristics of backgrounding and finishing cattle fed canola meal (CM) versus soybean meal (SBM) as a protein supplement with or without wheat dried distillers' grains with solubles (WDDGS). Trial 1 was a 95-d backgrounding program in which 398 steer calves (288 ± 0.27 kg; mean ± SE) were assigned to one of 12 pens and fed one of four barley silage, barley grain-based diets formulated to 13.5% CP and 1.52 and 0.92 Mcal kg-1 NEm and NEg, respectively. The dietary treatments included CM (8.7% DM), SBM (7.0% DM), CM+WDDGS (4.6 & 4.8% DM), and SBM+WDDGS, (4.2 & 4.4% DM). Trial 2 utilized 300 head (306 ± 0.94 kg) assigned to 25 pens for a 61-d backgrounding and 147-d finishing program. Backgrounding diets were identical to Trial 1 with the addition of a fifth treatment (WDDGS, 9.5% DM). The basal finishing diet was barley grain-based and formulated to 13% CP and 1.95 and 1.30 Mcal kg-1 NEm and NEg, respectively. The five dietary treatments included CM (5.7% DM), SBM (4.3% DM), CM+WDDGS (3.0% & 3.1% DM), SBM+WDDGS (2.4% & 2.6% DM), and WDDGS (6.7% DM). Performance results for each trial were analyzed as a completely randomized design using the Mixed model procedure with pen as the experimental unit. Quality and yield grades were analyzed using GLIMMIX with a binomial error structure and logit data transformation. In trial 1, there were no differences between treatments for final BW (420.7 ± 1.8 kg; P = 0.30) or gain-to-feed (G:F) (0.16 ± 0.003; P = 0.60); however, ADG was greatest (P < 0.05) for cattle fed SBM relative to cattle fed SBM+WDDGS (1.45 ± 0.04 kg vs. 1.32 ± 0.03 kg). In trial 2, no treatment differences (P > 0.22) were detected for ADG (1.65 ± 0.01 kg), DMI (9.77 ± 0.07 kg), or G:F (0.17 ± 0.001). Cattle fed SBM+WDDGS had the least subcutaneous fat depth relative to cattle fed CM+WDDGS (1.17 ± 0.06 cm vs. 1.46 ± 0.05 cm; P = 0.02) and the poorest marbling score relative to cattle fed WDDGS (398.75 ± 15.19 vs. 440.10 ± 8.20; P = 0.05). There was a tendency (P = 0.09) for greater proportion of AAA carcasses with the WDDGS treatment (66.1 ± 6.2%) while SBM+WDDGS had the least (41.4 ± 6.5%). These results indicate that CM is equal to SBM as a protein supplement for backgrounding and finishing cattle and that provision of WDDGS as a source of rumen undegradable protein did not benefit performance. The combination of SBM+WDDGS negatively influenced energy partitioning to carcass fat deposition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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