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Enregistrement W4296617595 · doi:10.1093/jas/skac247.689

PSVI-18 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· W4296617595 sur OpenAlexaff
M. C. Pereira, Jordan A Johnson, Rebecca S Brattain, Herman Wehrle, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensGovernment of SaskatchewanSaskatchewan Ministry of AgricultureUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry matterLatin squareBeef cattleSilageAnimal scienceChemistryAgronomyNutrientFermentationDistillers grainsFood scienceRumenBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study evaluated the effect of processing method and severity of hybrid fall rye on dry matter intake (DMI), ruminal fermentation, and apparent total tract nutrient digestibility for beef cattle. Ruminally cannulated Simmental heifers (n = 8; 327±33 kg) were used in a replicated 4×4 Latin square (21-d periods) balanced for carry-over effects with a 2×2 factorial treatment. Tempered rye [water added to achieve 80% dry matter (DM)] was compared with dry-rolled rye. Roller gap width of 1.23-mm and 0.8-mm were used for coarse and finely processed rye, respectively. This resulted in processing index values of: 80.9% for dry-rolled and coarse; 72.7% for dry-rolled and fine; 92.9% for tempered and coarse; and 88.2% for tempered and fine processed rye. Diets (DM basis) included hybrid rye grain (86%), barley silage (15%), mineral (6%), and dry distillers’ grain plus solubles (3%). Feeding tempered rye increased (P< 0.01) DMI by 0.87 kg compared with dry-rolled rye, and feeding coarse rye increased (P=0.04) DMI by 0.33 kg compared with fine rye. Cattle fed dry-rolled and finely processed rye had greater (P< 0.04) area that pH was < 5.5 compared with tempered and coarse rye, respectively. Ruminal short-chain fatty acid concentrations and ammonia were not affected (P≥0.12). Feeding dry-rolled rye increased DM digestibility by 2.4% (P=0.02), and crude protein digestibility in 3.0% (P=0.01) compared with tempered rye. Starch digestibility was not affected by processing severity of dry-rolled rye, but increased from 92.8 to 95.9% for tempered rye with increasing severity (interaction, P=0.03). Rolling tempered rye at the same roller gap as dry-rolled rye decreases processing severity but may allow for a greater severity of processing without marked reductions in DMI and ruminal pH, while achieving similar total tract starch digestibility. When increasing processing severity (81 vs. 73%), dry-rolling hybrid rye may reduce 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations0
Publié2022
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