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Enregistrement W2904964255 · doi:10.1093/jas/sky404.878

78 Effects of strategic supplementation of low quality diets and previously determined residual feed intake rank on performance in gestating beef cattle.

2018· article· en· W2904964255 sur OpenAlexaff
Joshua Devos, C. P. Campbell, Katharine M Wood, Flávio S. Schenkel, I. B. Mandell

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceBeef cattleStrawDry matterResidual feed intakeSoybean mealFeedlotMealGestationBiologyWeaningFeed conversion ratioBiotechnologyFood sciencePregnancyBody weightAgronomyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-year wintering beef cow study was conducted evaluating effects of strategic supplementation of straw-based diets with an energy-protein supplement fed over the last 75 days of gestation on cow and pre-weaning calf performance. Residual feed intake (RFI) ranks from the 2015 gestation period (RFI2015) were compared to RFI determined in 2016 and 2017 using intraclass correlations and Spearman correlation coefficients. Gestating crossbred beef cows (n = 116, 141 ± 18 days in gestation, 672.6 ± 99.2 kg BW) were allocated to one of five nutritional regimens (NR): 1) 70% haylage, 30% millet straw on a dry matter basis (DMB) fed ad libitum (HAYL), 2) straw fed ad libitum along with haylage at 0.8% DMB of cow BW (MSHAYL), 3) MSHAYL along with energy-protein supplement once/week, 4) twice/week, or 5) three times/week. Supplement contained 54.6% corn gluten meal and 23.4% SBM, and 21.0% calcium propionate, fed at 0.32 g/kg BW per day (DMB). Cows were evaluated during 22015 values were ranked into quartiles; 12015 rankings. HAYL cows had greater (P < 0.001) gestation DMI, ADG, and fat deposition. No effects (P > 0.05) for supplementation or supplementation frequency were found except that supplementation increased (P = 0.016) DMI. RFI2015 rank was not repeatable (R = 0.06, P > 0.48), nor correlated to RFI rank measures found during 2016 (r = -0.03, P > 0.76) or 2017 (r = 0.23, P < 0.06). Both NR and year affected (P < 0.001) reranking between years. Overall, RFI ranks measured during 2015 were not repeatable between years and were affected by NR. Wintering cow performance was related to NR.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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