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Enregistrement W4381434814 · doi:10.3389/fanim.2023.1181768

Evaluation of the red seaweed Mazzaella japonica as a feed additive for beef cattle

2023· article· en· W4381434814 sur OpenAlexafffund
Stephanie A. Terry, Trevor Coates, Robert J. Gruninger, D. Wade Abbott, K. A. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésDry matterLatin squareRumenAllantoinAnimal scienceBeef cattleChemistryExcretionNeutral Detergent FiberJaponicaFeed additiveStarchFood scienceRuminantBiologyFermentationAgronomyBotanyPastureBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supplementing ruminant diets with macroalgae is gaining interest globally because bromoform-containing seaweeds (e.g., Asparagopsis spp.) have been shown to be highly effective enteric methane (CH4) inhibitors. Some alternative seaweeds decrease in vitro CH4 production, but few have been evaluated in animals. This study examined the effects of including the red seaweed Mazzaella japonica in the diet of beef cattle on dry matter intake (DMI), rumen fermentation, digestibility, nitrogen (N) utilization, and enteric CH4 production. Six ruminally cannulated, mature beef heifers (824 ± 47.1 kg) were used in a double 3 × 3 Latin square with 35-d periods. The basal diet consisted of 52% barley silage, 44% barley straw, and 4% vitamin and mineral supplement [dry matter (DM) basis]. The treatments were (DM basis): 0% (control), 1%, and 2% M. japonica. The DMI increased quadratically (P = 0.025) with the inclusion of M. japonica, such that the DMI of heifers consuming 1% was greater (P < 0.05) than that of control heifers. The apparent total-tract digestibility of DM decreased linearly (P = 0.002) with the inclusion of M. japonica, but there were no treatment differences in the digestibility of organic matter, crude protein (CP), neutral detergent fiber, or starch. The level of M. japonica linearly (P < 0.001) increased the N intake of the heifers. Fecal N excretion linearly increased (P = 0.020) with M. japonica, but there were no differences in total urinary N excretion, N fractions (allantoin, uric acid), total purine derivatives, microbial purine derivatives absorbed, microbial N flow, or retained N. There were no treatment effects on rumen pH or total volatile fatty acids (VFAs); however, adding M. japonica to the diet quadratically (P = 0.023) decreased the proportion of acetate, whereas 1% inclusion decreased the acetate proportion. Methane production (g/day) decreased quadratically (P = 0.037), such that the heifers receiving 2% M. japonica produced 9.2% less CH4 than control animals; however, CH4 yield (g/kg DMI) did not differ among treatments. We conclude that supplementing a forage-based diet with up to 2% M. japonica failed to lower the enteric CH4 yield of beef heifers. M. japonica can be used in diets to help meet the CP requirements of cattle, but inclusion rates may be limited by high inorganic matter proportions. When comprising up to 2% of the diet, M. japonica cannot be recommended as a CH4 inhibitor for beef cattle fed on high-forage diets.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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