Effects of Silage-Based Diets and Cattle Efficiency Type on Performance, Profitability, and Predicted CH4 Emission of Backgrounding Steers
Notice bibliographique
Résumé
Feed costs are the largest expense in commercial beef production. Increasing cattle (Bos taurus) feed efficiency should reduce feed costs and increase beef profitability. This study used data from two years of a backgrounding trial conducted in Lacombe, Alberta, Canada. The evaluation looked at economic and predicted CH4 emission impacts of diet quality and cattle efficiency type in backgrounding systems. The hypothesis was that diet quality from use of barley (Hordeum vulgare c.v. Canmore) or triticale (xTriticosecale c.v. Bunker) silage-based diets and cattle efficiency type defined by residual feed intake would interact to affect profitability and CH4 emissions. Effects of diet and cattle efficiency type on profitability and CO2e emissions were assessed using statistical and stochastic risk simulation. The profitability of beef backgrounding was affected by cattle efficiency type and diet quality with higher quality barley silage also lowering CO2e emissions. The difference in certainty equivalent (CAD~30 steer−1) of efficient steers on barley silage and inefficient steers on barley silage or efficient or inefficient steers on triticale silage supports a beef backgrounding producer focus on diet quality and cattle efficiency type. This study did not address potential agronomic differences, including yield, which could provide nuance to forage choice.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».