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Enregistrement W2992971064 · doi:10.1139/cjas-2018-0175

Productive performance of lambs fed with high-moisture triticale grain ensiled with different additives

2019· article· en· W2992971064 sur OpenAlexvenueno aff
Valter Harry Bumbieris, Vinícius André de Pietro Guimarães, Edson Luís de Azambuja Ribeiro, Leandro das Dôres Ferreira da Silva, Clóves Cabreira Jobim, Ivone Yurika Mizubuti, Isabella Mayara Camilo, Fernando Augusto Grandis, Ediane Zanin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSecretário de Ciência, Tecnologia e Ensino Superior, Governo do Estado de ParanaFundacion Araucaria
Mots-clésSilageTriticaleAnimal scienceAgronomyNutrientBody weightFeedlotChemistryFood scienceBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate the productive performance, nutrient intake, and ingestive behavior of lambs fed high-moisture triticale grain (HMTG) ensiled with different additives. Twenty-four intact male lambs with an initial body weight (BW) of 20.05 ± 2.88 kg were assigned to one of four dietary treatments: silage of HMTG, without additive; silage of HMTG ensiled with enzyme–bacterial additive; silage of HMTG ensiled with 0.5% urea; and silage of HMTG ensiled with 1.5% sodium benzoate. No difference (P > 0.05) was seen in the performance (with an average daily weight gain of 210 g d −1 ), nutrient intake, or ingestive behavior of the lambs. There was a significant difference in the intake of ether extract according to the additive used in the silage. The highest intake (in relation to metabolic BW) was found for HMTG ensiled with enzyme–bacterial additive: 1.49 g kg −1 BW 0.75 . The silage of HMTG can be used as a single source of concentrate, aiming at moderate weight gains for feedlot lambs, thus providing an alternative for the conservation of nutritional quality of ensiling without causing changes in the performance of the animals.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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