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Enregistrement W4320480744 · doi:10.1016/j.animal.2023.100734

DM intake by feedlot beef cattle: factors that impact intake patterns

2023· article· en· W4320480744 sur OpenAlexaff
Antônio M. Silvestre, G. D. Cruz, F. N. Owens, M. C. Pereira, R. B. Hicks, D. D. Millen

Notice bibliographique

Revueanimal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual PaulistaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésFeedlotAnimal scienceBeef cattleMathematicsStatisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DM intake (DMI) for individual pens of cattle is recorded daily or averaged across each week by most commercial feedlots as an index of performance. Numerous factors impact DMI by feedlot cattle. Some are available at the start of the feedlot period (initial BW, sex), and others become available early in the feeding period (daily DMI during adaptation) or more continuously (daily DMI from the previous week). To evaluate the relative impact of these factors on daily DMI during individual weeks within the feedlot period, we employed a dataset compiled from 2009 to 2014 from one commercial feedlot, including 4 132 pens (485 458 cattle), which were split into two fractions: 80% were used to calculate DMI regressions on these factors to develop a prediction equation for mean DMI for each week of the feeding period, and 20% were reserved to test the adequacy of these prediction equations. Correlations were used to determine the relationship between all available variables with observed DMI. These variables were then included in the generalized least squares regression models. A veracity test of the model was performed against the reserved data. Daily DMI from previous week was the factor most highly correlated with daily DMI (P < 0.10) during from week 6 to week 31, accounting for approximately 70% of the variation, followed by mean daily DMI during adaptation period (weeks 1–4), including in the prediction model from weeks 5 to 12. Initial shrunk BW (ISBW) was the third most correlated factor, which was included in prediction equations from week 5 to week 20. Sex entered the prediction model only after week 8. Daily DMI for each test week within the feeding period was predicted closely (r2 = 0.98) by these four factors (RMSE = 0.155 kg). In conclusion, the mean daily DMI during each week of the finishing period for a pen of cattle could be predicted closely based on mean daily DMI intake during the previous week plus other variables available early in a feedlot period (daily DMI during adaptation period, ISBW and sex).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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