Productive performance of lambs fed with high-moisture triticale grain ensiled with different additives
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 ».