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Enregistrement W4205174716 · doi:10.1093/jas/skaa278.392

291 Influence of feeding amino acid complexes of zinc and copper on growth performance and carcass response of finishing steers fed ractopamine hydrochloride

2020· article· en· W4205174716 sur OpenAlexaboutno aff
Chanda Engel, Gary K. Tibbetts, M. E. Branine

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarbled meatAnimal scienceZincChemistryRumenMethionineBeef cattleBiologyFood scienceAmino acidBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A 42-d research study evaluated effects of feeding beef steers increasing levels of dietary Zn from Zn methionine (AAC-Zn; ZINPRO, Zinpro Corporation, Eden Prairie, MN) with or without supplemental Cu from Cu amino acid complex (AAC-Cu; Availa Cu, Zinpro Corp.) concurrently with ractopamine hydrochloride (RAC; Optaflexx, Elanco Animal Health, Greenfield, IN). One hundred-twenty steers (mean BW = 624 kg), ≤ 50 d from projected harvest were randomized to three pens (40 steers/pen) equipped with GrowSafe Systems (Calgary AB, Canada) feed bunk technology. Each pen was assigned to one of three treatment diets: 1) basal finishing diet + 30 mg Zn/kg DM from AAC-Zn (CON); 2) basal finishing diet + 90 mg Zn/kg DM from AAC-Zn (AAC-Zn90); or 3) AAC-Zn90 diet + 10 mg Cu/kg DM from AAC-Cu (AAC-Zn/Cu). Following allocation to treatments, cattle were acclimated to pen cohorts and GrowSafe feed bunks for 7 days. All steers were fed 300 mg RAC∙hd-1∙d-1 starting 35 d prior to harvest. Individual feed intake measurements began with RAC feeding and continued for 35 d until cattle were shipped for harvest. Carcass data were collected from each steer. Data were analyzed with individual animal as the experimental unit using PROC MIXED and PROC GLIMMIX procedures of SAS 9.4 (SAS Institute, Cary, NC). Numerically AAC-Zn90 fed cattle had heavier carcass weights than CON and AAC-Zn/Cu. Steers fed AAC-Zn90 had greater (P = 0.02) marbling scores compared to AAC-Zn/Cu. Steers fed AAC-Zn90 had lower backfat thickness (P = 0.02) and numerically greater marbling scores compared to CON. A biphasic program of feeding a lower level of AAC-Zn for the duration of the finishing phase followed by an increased rate of AAC-Zn during RAC feeding may optimize overall live and carcass response and improve total individual animal value.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2020
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