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Enregistrement W2914069558 · doi:10.5539/jas.v11n3p1

Stocking Rate and Energy Supplementation Effects on Replacement Beef Heifers Grazing Annual Ryegrass

2019· article· en· W2914069558 sur OpenAlexvenueno aff
G. Scaglia

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésStockingGrazingBrahmanAnimal scienceLolium multiflorumHectareDry matterBeef cattleStocking rateForageBiologyAgronomyEcologyBreed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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