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Enregistrement W2970101049 · doi:10.1093/jas/sky073.168

171 Effect of Backgrounding and Feedlot System Strategies on May-Born Steer Performance.

2018· article· en· W2970101049 sur OpenAlexaboutno aff
McKay Erickson

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeedlotComputer scienceEconometricsBusinessMathematicsAnimal scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 6-yr study examined the effects of differing backgrounding and feedlot systems on May-born steer performance was conducted at Gudmundsen Sandhills Laboratory (GSL), Whitman, NE, and West Central Research and Extension Center (WCREC), North Platte, NE. Weaned steers (n = 392) were blocked by BW and randomly assigned to one of two backgrounding treatments: meadow hay ad libitum and 1.81 kg/d of a 33% CP (DM) supplement (HI) or allowed to graze dormant sub-irrigated meadow with 0.45 kg/d supplement (LO). Steers were placed on backgrounding treatments for 136 d from January to May. In May, one-half of the steers from each backgrounding treatment were placed in the WCREC feedlot system (CALF). The remaining steers grazed upland range at GSL and were transported to the WCREC feedlot mid-September. In yr 2 – 5, steers were fed in a GrowSafe (GrowSafe Systems Ltd., Airdrie, AB, Canada) feeding system. Over the backgrounding period, HI steers had a greater (P < 0.01) ADG (0.64 vs. 0.35 ± 0.03 kg/d, HI vs. LO) and May BW (275 vs 244 ± 2 kg, HI vs. LO). Feedlot entry BW differed (P = 0.02) by combination of development and feedlot system, with HI-YRL steers having the greatest BW (353 ± 3 kg), followed by LO-YRL (341 ± 3 kg), HI-CALF (264 ± 3 kg), and LO-CALF (237 ± 3 kg). Gain:Feed ratios were improved (P = 0.01) in LO steers (0.16 vs. 0.15 ± 0.002 kg:kg, LO vs. HI). At slaughter, HCW was greater (P < 0.01) for HI development (419 vs. 407 ± 3 kg, HI vs. LO) and YRL feedlot system (426 vs. 401 ± 3 kg, YRL vs. CALF). Yield grade was greater (P = 0.04) for the YRL system (3.3 vs. 3.2 ± 0.05, YRL vs. CALF). Marbling score tended to be greater (P = 0.10) for LO development (480 vs. 467 ± 6; LO vs. HI) and was greater (P < 0.01) for YRL system (490 vs. 457 ± 6, YRL vs. CALF). Alternative backgrounding and feedlot systems impacted steer feedlot and carcass traits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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
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