Use of barley silage or corn silage with dry-rolled barley, corn, or a blend of barley and corn on predicted nutrient total tract digestibility and growth performance of backgrounding steers
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the effects of feeding barley silage (BS) or corn silage (CS) with dry-rolled barley (BG), dry-rolled corn (CG), or a blend of barley and corn grain (BCG), on growth performance and nutrient digestibility, the latter predicted using near-infrared spectroscopy for backgrounding cattle. Steers (n = 288) were stratified by body weight (BW) into 24 pens and pens were randomly assigned to one of six treatments (n = 4) in a 2 × 3 factorial design. Main factors included BS or CS in combination with BG, CG, or BCG. There were no silage × grain interactions. Dry matter intake (DMI; P = 0.018) and final BW (P = 0.004) were greater for steers fed CS than BS, but average daily gain (1.01 kg d−1) and gain-to-feed ratio (0.10 kg kg−1) were not affected by silage or grain source. Steers fed CS also had greater dry matter, organic matter, crude protein (CP), acid detergent fiber (ADF), starch, and gross energy digestibility values (P < 0.01) than BS. Feeding BG increased starch, neutral detergent fiber, ADF, and CP digestibility values (P ≤ 0.01) over CG and BCG. Relative to BS, feeding CS increased DMI, final BW, and nutrient digestibility, whereas dry-rolled BG improved nutrient digestibility when compared with CG and BCG in backgrounding diets.
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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 ».