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Enregistrement W4286632845 · doi:10.1139/cjas-2022-0049

Effect of processing method and severity for hybrid fall rye on dry matter intake, ruminal fermentation, and apparent total tract nutrient digestibility in ruminally cannulated beef heifers

2022· article· en· W4286632845 sur OpenAlexafffundvenue
M. C. Pereira, Jordan Johnson, Rebecca S Brattain, Herman Wehrle, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésDry matterLatin squareStarchAnimal scienceNutrientBeef cattleAgronomyFermentationChemistryBiologyFood scienceRumen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared dry-rolled and tempered hybrid rye when processed to a coarse or fine severity on dry matter intake (DMI), ruminal fermentation, and apparent total tract nutrient digestibility for beef cattle. Eight ruminally cannulated Simmental heifers (327 ± 33.1 kg, mean ± SD) were used in a replicated 4 × 4 Latin square (21-day periods with 16 days for adaptation and 5 d collection) balanced for carry-over effects with a 2 × 2 factorial arrangement of treatments. Feeding tempered rye increased ( P = 0.01) DMI when compared to dry-rolled rye, but there was no effect of processing severity. Cattle fed dry-rolled rye had a greater ( P = 0.04) area that pH was <5.5 when compared to those fed tempered rye. Feeding dry-rolled rye increased dry matter digestibility ( P = 0.02) and crude protein digestibility ( P = 0.01) when compared to tempered rye, and there was a greater effect to increase total tract starch digestibility with increasing severity of processing for tempering than for dry rolling (interaction, P = 0.03). In conclusion, tempered hybrid rye processed to a fine severity may result in similar total tract starch digestibility to dry-rolled hybrid rye without the marked reductions in DMI and ruminal pH.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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