Effects of nutritional management regimen and residual feed intake (RFI) classification on RFI reranking and feeding behaviour for finishing beef steers
Notice bibliographique
Résumé
Over 2 years, 207 steers were fed an alfalfa/corn silage diet to determine growing phase (GP) residual feed intake (RFI) classification (low, medium, and high) for individual cattle. Steers were then allocated to two finishing management regimens (MR): MR 1 cattle gradually adjusted to an 84.7% concentrate (dry matter (DM) basis) diet; MR 2 included backgrounding on pasture before finishing using the same diet as MR 1 cattle. Treatment differences in growth performance were examined using GP and finishing phase (FP) RFI classifications. Based on GP RFI classification, FP average daily gain was greater in MR 2 cattle (P = 0.01) with no RFI classification differences for most FP performance traits. However, low-RFI steers had lower FP dry matter intake (DMI) and greater G:F (P ≤ 0.05) than high-RFI steers based on FP RFI classification. Low-RFI steers had fewer visits to the feeder with a lower eating rate than high-RFI steers in both production phases (P ≤ 0.05). Extensive RFI reranking occurred between production phases with 64.3% of steers changing RFI classification. Given extensive reranking in the present study, RFI classification was poorly repeatable between growing and finishing production phases when diverse diets are fed and does not accurately predict feed efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».