Stocking Rate and Energy Supplementation Effects on Replacement Beef Heifers Grazing Annual Ryegrass
Notice bibliographique
Résumé
The development of breeding heifers is a critical point in the beef cattle enterprise. The effect of stocking rate and supplementation strategy at high stocking rate were evaluated on Brahman influenced heifers (BW = 250±3.6 kg) continuously stocked on annual ryegrass (Lolium multiflorum Lam. cv. ‘Nelson’) with the following treatments in a completely randomized design with 3 replicates: 1) LOW stocking rate (2.5 heifers/ha); 2) MED stocking rate (5.0 heifers/ha); 3) HIGH stocking rate (7.5 heifers/ha); 4) High stocking rate + 1% BW of ground corn (HIGH+C); and 5) High stocking rate + 1% BW of soybean hulls (HIGH+SBH). Dry matter intake was greater (P = 0.03) for heifers in LOW and MED, while those in HIGH, regardless receiving supplement or not, were the lowest. Heifers grazing LOW and MED did not differ (P = 0.06) in ADG. Supplemented heifers and those in MED produced the most beef per unit of land; however MED and HIGH were not significantly different. Grazing days was greater for LOW and supplemented heifers. There was a year effect for ADG, beef production, and grazing days which were smaller in year 1; however years 2 and 3 were not different (P > 0.05) between them except in production per hectare. Lower stocking rates allowed for appropriate BW gains. Level of supplementation affected DMI from ryegrass, replacing it and affecting animal performance. Weather conditions had an impact on forage production, hence affecting animal performance. Supplementation programs must consider level and type of energy supplement used.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».