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Enregistrement W4213361768 · doi:10.3390/agriculture12020277

Effects of Silage-Based Diets and Cattle Efficiency Type on Performance, Profitability, and Predicted CH4 Emission of Backgrounding Steers

2022· article· en· W4213361768 sur OpenAlexafffundabout
Mohammad Khakbazan, H. C. Block, John Huang, J. Colyn, V. S. Baron, J. A. Basarab, Changxi Li, Chinyere Ekine-Dzivenu

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSilageBeef cattleTriticaleProfitability indexForageAgronomyFeed conversion ratioResidual feed intakeAnimal scienceMathematicsEnvironmental scienceAgricultural scienceBiologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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