156 Effect of Increasing Levels of Ergot Alkaloids in the Diet of Feedlot Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the effects of feeding ergot alkaloids (EA) at increasing levels (0, 0.75, 1.5, and 3.0 ppm) to feedlot beef cattle over backgrounding (BG) and finishing (FS) phases on growth performance and carcass quality. Steers (n=240; 280±32 kg) were blocked by weight and randomly allocated to 16 pens (4 pens/treatment; 15 steers/pen). Treatments included: no added EA (CTL); or EA added at 0.75 (EA075); 1.50 (EA150); and 3.0 ppm (EA300). Steers were fed barley-based BG diets containing 40% concentrate:60% silage (DM basis) for 84 d, then stepped up over 28 d to a 90% concentrate:10% silage (DM basis) FS diet for 119 d. Steers fed EA300 received CTL in FS after 77 days on feed (DOF). In the BG phase, a quadratic decrease (P=0.05) in ADG and a linear decrease in final BW (P=0.03) and total BW gain (P=0.02) were observed with increasing EA. In the FS phase, up to 77 DOF, there was a linear decrease in steers DMI (P=0.04), ADG (P=0.01), and total BW gain (P=0.01) with increasing levels of EA. Over the full FS phase (119 DOF), a quadratic response was observed for ADG (P=0.05), final BW (P=0.05), total BW gain (P=0.02) and carcass weight (P=0.05) with steers fed EA150 showing the lowest performance. Gain:feed was not affected (P>0.20) by EA in the BG or FS phase. Dressing percentage (P=0.02) showed a quadratic effect with EA300 being the lowest. Additionally, a linear increase in lean meat yield (P< 0.001) was observed with increasing EA. Including EA in the diet promoted a linear increase in rectal temperature (P< 0.01). In conclusion, increasing levels of EA in the diet reduced growth performance, but when EA was removed, steers showed compensatory weight gain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».