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Enregistrement W3207918715 · doi:10.1093/jas/skab235.823

PSXIII-11 Evaluating different doses of rumen-protected or nonprotected tributyrin on performance of feedlot lambs fed a moderate or low-forage diet

2021· article· en· W3207918715 sur OpenAlexaff
Daniel Hideki Mariano Watanabe, P. Górka, Elizabeth Santín, Hélène Leclerc, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenFeedlotForageAnimal scienceTributyrinBiologyLoinEnvironmental management systemFeed conversion ratioBody weightAgronomyFood scienceFermentationBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to evaluate performance of lambs when supplemented with different doses and forms of tributyrin in moderate (MF) and low forage (LF) diets. Eighty-four ram lambs were blocked by initial BW (27.9 ± 2.3 kg) assigned into 1 of 2 groups that were fed a MF (40% forage) or LF (10% forage) diet (%DM). Lambs in each block were also assigned to 1 of 6 treatments (n = 7) including a control (no supplementation) or diets that contained 0.1, 0.2, or 0.3% (DM basis) rumen protected (RPT) or 0.1 or 0.3% of tributyrin that was not protected (NPT). Lambs were housed indoor in individual pens and fed once daily for 97 d. At harvest, hot carcass weight (HCW) and back-fat thickness was measured for each lamb. Within diet type (MF and LF), data were analyzed to determine the linear and quadratic response for increasing RPT, the effect of using tributyrin (con vs. RPT and NPT), and the effect of rumen protection (RPT vs. NPT). Treatments fed MF diets did not differ with each other (P ≥ 0.06) for final BW (53.5 kg), ADG (255 g/d), DMI (1.42 kg/d), gain:feed ratio (0.187 kg/kg), backfat thickness (14.1mm), hot carcass weight (24.0 kg), and dressing percentage (45.0%). Also, no differences (P ≥ 0.08) were detected for final BW (56.0 kg) and ADG (0.30 kg/d), DMI (1.56 kg/d), gain:feed ratio (0.190 kg/kg), back-fat thickness (16.8 mm), and HCW (25.5 kg) between treatments fed LF diets. However, lambs fed LF diet with RPT had greater (P = 0.04) dressing percentage than lambs fed NPT (45.9 vs. 44.5%, respectively). We conclude there is no benefit from inclusion of tributyrin in MF diets for lambs whether provided in protected or unprotected form. However, feeding RPT in LF diets for lambs may enhance dressing percentage.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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