167 Addition of garlic powder at low doses stimulated mineral consumption in feedlot cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The trial evaluated whether the addition of garlic powder increased mineral intake and reduced fly abundance in feedlot cattle. Following a completely randomized design, one hundred and four (104) spring-born crossbred steers (BW 529 ± 8kg) were recruited for the feeding trial at Lakeland College, Vermilion Alberta, Canada. Each steer was assigned to one of four treatment groups (26 steers each) where each group received a commercial feedlot mineral mixed with garlic powder to give a final supplement mix that contained either 2.5% or 5% garlic powder or 0.3% garlic-oil-based premix or 0% garlic product (as control). The animals received a feedlot ration. The different treatment groups were kept within side-by-side pens, each equipped with water troughs and automatic feeding equipment to measure individual feed and mineral consumption. Feed and mineral supplements were provided ad libitum. Differences were observed for mineral intake (P = 0.003), ADG (P = 0.002) and feed conversion efficiency (P = 0.01). Compared to the control, mineral supplement consumption increased between 18 to 50% in groups that received garlic-infused supplements. Fly counts did not differ among the groups, in part, due to low overall fly abundance. While there were no differences (P = 0.21) in the length of time the steers spent consuming feed, differences existed for time spent consuming minerals (P = 0.002) and mineral bunk visits (P = 0.0003). There was no difference (P > 0.18) in DMI, final body weight or hot carcass weight among the different groups. The hematological and biochemical parameters were within normal ranges for healthy cattle, and there was no difference in carcass quality grades (P = 0.78). Even though the impact on fly-counts was inconclusive, the preliminary results show that including low-dose garlic powder could be a practical strategy of increasing mineral consumption without any associated negative health consequences.
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 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 ».