173 The effects of Fescue EMTTM Mineral Defense on stocker heifer growth while grazing tall fescue
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous research demonstrates grazing tall fescue can decrease reproductive performance and weight gain in cattle. The objective of this study was to evaluate Fescue EMTTM Mineral Defense (Cargill Animal Nutrition, Minneapolis, MN) on summer weight gain in cattle grazing tall fescue pastures in SW Missouri. Heifers (n = 120; initial BW = 236 ± 2.5 kg) were stratified by weight to replicated tall fescue pastures to either a control mineral treatment or Fescue EMT™ Mineral Defense treatment. Forage availability was estimated weekly by ultrasonic sensor. Pasture samples were collected every 21 d and analyzed for ergovaline concentrations. Heifer weights and blood prolactin were measured throughout the trial. Average daily mineral consumption was calculated by mineral offered less residual. Data were analyzed on a pen-mean basis as a completely randomized design using JMP with 6 pens/ treatment and 10 heifers/pen. Prolactin was analyzed as Repeated Measures in JMP. Initial weights between treatments were not different (P > 0.05). Endophyte infection measured 75% or greater in all pastures. No differences were detected in pasture ergovaline (149 ± 19 µg/kg) or pasture availability (2,600 ± 150 kg/ha) between treatments (P > 0.20 at each sampling). Heifer ADG consuming Fescue EMT™ Mineral Defense compared to control mineral was greater at 0.28 kg versus 0.22 kg resulting in total gains of 21.8 kg versus 16.6 kg, respectively (P < 0.05). However, blood prolactin numerically decreased over time in both treatments. Results from this trial demonstrate a 31% improvement in weight gain for cattle consuming Fescue EMTTM Mineral Defense compared with cattle consuming a control mineral while grazing toxic tall fescue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».