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Enregistrement W4286008806 · doi:10.1139/cjas-2022-0015

The effect of feed efficiency classification on visceral organ mass in finishing steers

2022· article· en· W4286008806 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah C Cunningham-Hollinger, Zebadiah T.L. Gray, Kelcey W. Christensen, W. J. Means, S. L. Lake, Steve Paisley, K. M. Cammack, Allison M Meyer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Wyoming
Mots-clésOmasumResidual feed intakeAnimal scienceCrossbreedFeed conversion ratioStomachGastrointestinal tractAbomasumZebuBiologyRumenBody weightEndocrinologyFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual feed intake of crossbred beef steers (one contemporary group/year, 2 years) was recorded during finishing to investigate visceral organ mass in steers divergent for feed efficiency. Based on residual feed intake (RFI), the 20% most efficient (HE, n = 8/year) and 20% least efficient (LE; n = 8/year) steers with 12th rib fat ≥1.02 cm were slaughtered. High efficiency steers had less DM intake ( P < 0.001), greater G:F ( P < 0.001), and similar ADG and hot carcass weight (HCW). High efficiency steers tended to have less ( P ≤ 0.10) small intestinal mass (actual and relative to BW and HCW) in year 1. In year 2, HE steers tended to have greater ( P ≤ 0.10) large intestinal actual and relative masses. Low efficiency steers tended to have greater ( P = 0.06) actual omasum mass and had greater ( P ≤ 0.03) relative omasum masses compared with HE. Stomach complex, total gastrointestinal tract, liver, and kidney masses tended to be greater ( P ≤ 0.10) relative to BW, and were greater ( P ≤ 0.05) relative to HCW, in LE. Data suggest that visceral organ mass, especially of the gastrointestinal tract, plays a role in overall metabolic efficiency of finishing steers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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