Effect of dry or temper rolling of high- or low-protein wheat and its impact on rumen parameters, growth performance, and liver abscesses in feedlot cattle
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the impact of dry- (DR) versus temper-rolled (TR) and low- (13%, LP) versus high-protein (18%, HP) wheat on ruminal fermentation, growth, and liver abscesses in feedlot cattle. Crossbred Angus steers (302 ± 34 kg; n = 160; 24 ruminally cannulated) were used in a backgrounding (BG) to finishing (FN) trial. The BG diet consisted of 60% barley silage, 35% wheat, and 5% supplement, and the FN diet contained 10% barley silage, 85% wheat, and 5% supplement (dry matter basis). Four transition (TN) diets were used to adapt cattle to the FN diet. A numerical increase in large particles and reduction in small particles occurred when both HP and LP wheat were TR, with this response being greater for HP wheat. Steers experienced lower ( P ≤ 0.03) ruminal pH with HP-DR and LP-TR than HP-TR wheat during TN. Steers fed HP wheat BG diets tended to exhibit greater ( P ≤ 0.09) gain:feed and NEg than steers fed LP wheat. Greater ( P = 0.01) average daily gains were exhibited by FN steers fed LP wheat. Liver abscesses were more ( P < 0.001) severe with HP wheat. While HP wheat improved the growth of BG cattle, it increased the severity of liver abscesses during FN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».