Effects of barley and corn as sources of silage and grain on dry matter intake, ruminal fermentation, and total-tract digestibility in growing beef heifers
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate the use of barley (BS) or corn (CS) silage when fed with dry-rolled barley grain (BG), corn grain (CG), or an equal blend (BCG) of BG and CG for backgrounding cattle. Ruminally cannulated heifers (n = 5) were assigned to an incomplete 6 × 6 Latin square design. Treatments contained either BS or CS in combination with BG, CG, or BCG. Samples were collected to determine dry matter intake, ruminal fermentation, total-tract nutrient digestibility, and nitrogen (N) balance. Interactions between cereal silage and cereal grain sources were detected for the molar proportions of propionate and butyrate where the magnitude of change with the type of cereal grain was increased in heifers fed CS relative to BS. Feeding CS increased estimated microbial N production (silage, P = 0.022) and fecal N excretion (silage, P = 0.042) over BS. Diets containing BG had greater dry matter, organic matter, starch, and gross energy digestibility values compared with CG, but values for BCG were not different (grain, P ≤ 0.043). Based on limited silage × grain interactions, use of CS in backgrounding diets may increase microbial N production relative to BS and dry-rolled CG may reduce apparent total-tract nutrient digestibility relative to dry-rolled BG.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».