Effect of dietary lipid inclusion from by-product-based pellets on dry matter intake, ruminal fermentation, and nutrient digestion in finishing beef heifers
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to evaluate dry matter intake (DMI), ruminal fermentation, ruminal digesta outflow, omasal flow of N constituents, and ruminal and total-tract digestibility in response to increasing dietary lipid content derived from high-lipid by-product-based pellets for finishing beef cattle. Five ruminally cannulated heifers were used in a 5 × 5 Latin square design. Dietary treatments were iso-nitrogenous with increasing ether extract (EE) concentrations resulting in dietary concentrations of 3.5%, 4.2%, 4.7%, 5.1%, and 5.9% of dry matter. Periods were 28 d in duration with the first 19 d used for dietary adaptation and the last 9 d for sample and data collection. Dry matter intake, ruminal pH, omasal flow of N constituents, and short-chain fatty acid concentrations were not affected by increasing dietary EE content (P ≥ 0.10). Increasing dietary EE content increased outflow of EE from the rumen (P < 0.001). Apparent ruminal and total-tract digestibility of EE increased linearly (P ≤ 0.03) with increasing dietary EE levels. Results indicate that increasing dietary EE content from 3.5% up to 5.9% of DM by including high-lipid by-product-based pellets does not alter site of nutrient digestibility with no negative effects on nutrient intake, ruminal fermentation, or apparent ruminal, and total-tract digestibility.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».