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Enregistrement W2746090273 · doi:10.1139/cjas-2016-0226

Effects of alternate day supplementation at two levels of energy on forage utilization and performance of growing steers grazing stockpiled cool-season perennial grass pastures

2017· article· en· W2746090273 sur OpenAlexaff
F. Añez-Osuna, G.B. Penner, Daalkhaijav Damiran, P. G. Jefferson, H.A. Lardner, J. J. McKinnon

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and Technology
Mots-clésGrazingForagePasturePerennial plantCrossbreedAnimal scienceBiologyAgronomyGrowing season

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study was conducted to evaluate the effects of supplementing energy daily vs. on alternate days at two levels (1.5× and 2× daily amount) on forage utilization and performance of growing steers grazing stockpiled cool-season perennial grass (CSPG) pasture. Forty-five crossbred yearling steers were stratified by initial body weight (BW) (358 ± 18 kg) and randomly assigned to one of the nine CSPG pasture paddocks (5 steers paddock−1). Each paddock was randomly assigned to one of the three replicated (n = 3) supplementation strategies. A pelleted feed (30.3% neutral detergent fibre; 32.0% starch; 7.2% crude fat) was formulated to provide 3.2 Mcal kg−1 of digestible energy and offered daily (DLY) at 0.6% of BW, or on alternate days at two levels: 0.9% [low alternate (LA)] and 1.2% [high alternate (HA)] of BW. After a 70 d grazing period, forage utilization of DLY (65.2%) was not different (P ≥ 0.69) when compared with LA (63.7%) or HA (65.0%). Also, final BW and cumulative average daily gain of DLY (435 kg and 1.1 kg d−1) were not different (P ≥ 0.11) when compared with those of LA (424 kg and 0.9 kg d−1) or HA (428 kg and 1.0 kg d−1). These results suggest that it is possible to reduce the frequency and amount of energy supplementation in grazing-growing cattle without reducing animal performance.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,067 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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