79 Residual Feed Intake (RFI) Reranking in Beef Steers Fed Growing and Finishing Diets under Two Management Regimens.
Notice bibliographique
Résumé
A study (factorial design) was conducted to evaluate RFI reranking between growing and finishing phases of production using two nutritional management regimens (MR). One-hundred and eight non-implanted British and Continental crossbred steers (±353 kg) were fed an alfalfa/corn silage growing diet for ~90 days. RFI classification was calculated with steers classified as high, medium, and low (RFI) based on 0.5 SD from the mean. Cattle were allocated to two MR (MR1, MR2) based on RFI, breed, and weight. MR1 cattle were finished on an 84.7% concentrate diet while MR2 cattle were backgrounded on pasture for ~112 days and subsequently finished on the high concentrate diet. Steers were slaughtered at ~750 kg BW. Carcass and meat quality data were collected, and finishing phase RFI calculated to evaluate reranking. Average daily gains (ADG, kg/d) and gain:feed (G/F) respectively included: growing (±1.28; 0.178), MR1 finishing (±1.74; 0.152) and MR2 finishing (±1.92; 0.149). ADG differed between MR (P<0.001 but not amoungst RFI class (P > 0.05), while G/F differed between MR and RFI class (P<0.05). Approximately 74% of cattle changed RFI classification between growing and finishing phases; however, MR did not affect reranking (P=0.65). The odds ratio for reranking based on MR was 0.868, which suggests there is a lower chance of reranking amongst MR. MR2 cattle did however, have a higher proportion (16.7%) of steers rerank from high to low RFI. Spearman rank correlations for RFI reranking were not related to carcass weight (kg), yield (%), lean and fat (%)(P>0.05) while positively correlated with ribeye area (cm2) (P<0.001) and quality grade (P=0.02). Ribeye area was also smaller (P<0.05) for medium RFI steers when compared to either high or low RFI classification. Ultimately, management regimen did not affect reranking of RFI classification for cattle fed a common diet in the growing phase of production.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».