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Enregistrement W3121082746 · doi:10.1093/tas/txaa236

Effect of silage source, physically effective neutral detergent fiber, and undigested neutral detergent fiber concentrations on performance and carcass characteristics of finishing steers

2021· article· en· W3121082746 sur OpenAlexafffund
M. C. Pereira, Wenzhu Yang, K. A. Beauchemin, Tim A. McAllister, Katharine M Wood, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueTranslational Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilGovernment of Canada
Mots-clésSilageNeutral Detergent FiberRandomized block designAnimal scienceDry matterCrossbreedForageStrawBiologyTotal mixed rationFiberAgronomyChemistryLactationIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study was designed to evaluate the effect of silage source (barley vs. wheat silage) when harvested at two chop lengths (low vs. high physically effective neutral detergent fiber [peNDF]) and when barley silage was partially replaced with straw to increase the undigested neutral detergent fiber (uNDF) concentration on performance and carcass characteristics of finishing steers. Four hundred and fifty yearling commercial crossbred steers with an initial body weight (BW) of 432 ± 30.5 kg were allocated to 30 pens and fed diets containing 90% concentrate:10% forage for 123 d in a completely randomized block design with a 2 × 2 + 1 factorial arrangement. Treatments included 1) barley silage (BarS) with low peNDF (LpeNDF); 2) BarS with high peNDF (HpeNDF); 3) BarS with straw to yield a diet with LpeNDF + uNDF; 4) wheat silage (WhS) LpeNDF; and 5) WhS HpeNDF. There were no silage × peNDF interactions for dry matter intake (DMI), average daily gain (ADG), or gain to feed ratio (G:F), but cattle fed WhS LpeNDF had a lower (P < 0.01) proportion of yield grade 3 and a greater proportion in yield grade 2 carcasses than cattle fed BarS LpeNDF or HpeNDF and WhS HpeNDF. Cattle fed WhS LpeNDF had greater (P = 0.02) incidence of severe liver abscesses when compared with cattle fed BarS LpeNDF or HpeNDF and WhS HpeNDF. Cattle fed BarS consumed less (P < 0.01) uNDF as a percentage of BW, had increased (P = 0.02) ADG, heavier (P = 0.02) hot carcass weight, with greater (P = 0.01) back fat thickness, and (P < 0.01) incidence of minor liver abscesses when compared with cattle fed WhS. Feeding HpeNDF did not affect DMI, ADG, or G:F, but increased (P = 0.02) marbling score and reduced (P < 0.01) the proportion AA quality grade and increased (P < 0.01) those classified as AAA when compared with cattle fed LpeNDF. Cattle fed low uNDF had lesser (P < 0.01) uNDF intake as a percentage of BW, greater dressing percentage (P = 0.01), had a lower (P < 0.01) proportion of carcasses in yield grade 2, and a greater (P < 0.01) proportion of carcasses in yield grade 3 when compared with cattle fed high uNDF. Thus, silage source, peNDF, and uNDF content do not impact DMI or G:F when diets contain 10% forage, but BarS relative to WhS as well strategies increasing the peNDF concentration may increase ADG, HCW, back fat thickness, dressing percentage, marbling score, and carcasses classified as quality grade AAA. Future research is needed to evaluate the usefulness of peNDF and uNDF in rations for finishing cattle.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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