Evaluation of Castration Technique, Pain Management, and Castration Timing in Young Feedlot Bulls in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
A randomized commercial feedlot study was conducted to evaluate the effect of castration technique (band castration (BC) versus surgical castration (SC)), pain management (anesthesia/analgesia (AA) versus no anesthesia/analgesia (NA)), and castration timing (allocation (DO) versus 70 days post-allocation (D70)) on animal health, feedlot performance, and carcass characteristic variables of young bulls. There were 960 bulls and 48 pens used in a complete block design, with no commingling of animals from different experimental groups in the same pens.
 In the preliminary feedlot performance data summary from allocation to D159, ADG ( +0.051 lb./day, P=0.188) and DM:G (-0.117, P=0.060) were improved in pens castrated at DO versus pens castrated at D70; ADG ( +0.076 lb./day, P=0.049) and DM:G (-0.069, P=0.264) were improved in pens castrated using BQ versus pens castrated using SC; and ADG ( +0.025 lb/day, P=0.511) and DM:G (-0.079, P=0.204) were improved in pens castrated with NA versus those castrated with AA. There were no significant interactions detected between castration timing, castration technique, and pain management strategies. There were minimal differences in mortality from DO to D159 between the pens in each of the castration options (DO versus D70; BC versus SC; or AA versus NA).
 The preliminary data from DO to D159 are interesting; however, final data from allocation through slaughter are necessary to complete the overall assessment of each castration option. Understanding the relative cost-effectiveness of each castration option will help bridge the gap that currently exists in determining optimal castration management in commercial feedlot settings.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».