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Enregistrement W2905315609 · doi:10.1093/jas/sky404.401

PSI-24 Effects of barley and corn as sources of silage and grain on growth performance, and nutrient utilization for backgrounding steers.

2018· article· en· W2905315609 sur OpenAlexaff
B.D. Sutherland, Jordan Johnson, James McKinnon, Tim A. McAllister, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageStarchAnimal scienceAgronomyFecesForageNutrientDry matterBiologyResistant starchChemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to determine the effect of silage and cereal grain source for backgrounding cattle. Steers (288) were stratified by BW into 24 pens and pens were randomly assigned to 1 of 6 treatments (n = 4). Treatments contained either barley silage (BS) or corn silage (CS) included at 55% (DM basis) fed in combination with barley grain (BG), corn grain (CG), or an equal blend of barley and corn grain (BCG) included at 30% (DM basis). Steers were weighed on two consecutive days at the beginning and end of the study, and every 2 wk to determine BW and ADG. Digestibility was predicted using near-infrared spectroscopy using fecal samples. There were no interactions among silage or grain source and no differences in ADG (1 kg/d) or G:F (0.1 kg/kg) among treatments. However, DMI was 0.8 kg/d greater for steers fed corn silage (P = 0.018) than BS. Steers fed CS had greater DM, OM, CP, ADF, starch digestibility and digestible energy content (P 0.01) than those fed BS. Feeding BG improved NDF, ADF, and CP digestibility (P 0.01) over CG or BCG. In. addition, diets with BG had greater starch digestibility than CG with BCG having least starch digestibility (P < 0.01). Fecal starch was greatest for CG, intermediate for BCG, and least for BG (P < 0.01). Whole barley kernels were greatest in BS and BG diets, fragments of barley kernels were greater in BG compared to CG with BCG being intermediate but not different (P < 0.01). Fragments of corn kernels were greatest in CG and BCG (P < 0.01). Relative to barley silage, feeding corn silage improved DMI and nutrient digestibility. Use of dry-rolled BG improved nutrient digestibility and reduced fecal starch content when compared to using CG in diets for backgrounding cattle.

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,234 · 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
Résumé présentoui

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