MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388528829 · doi:10.1093/jas/skad281.632

PSXIV-1 Impact of Slow-Release Nitrogen Or Regular Protein-Based Supplementation During Late Gestation on Maternal and Offspring Performance in Beef Cattle

2023· article· en· W4388528829 sur OpenAlexaff
Mateus Pies Gionbelli, Diana Cediel-Devia, Karolina Batista Nascimento, Thaís Correia Costa, Luana Santos, Germán Darío Ramírez-Zamudio, Márcio de Souza Duarte

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceSoybean mealOffspringIce calvingDry matterWeaningBrahmanGestationMorningBeef cattleMealBiologyUreaLactationPregnancyChemistryFood scienceBiochemistryBreedBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to determine whether supplementing pregnant beef cows with regular nitrogen or a slow-release nitrogen source at the late gestation could enhance the use of a low protein basal diet and improve the performance of cows and their offspring until weaning. Thirty-five pregnant Brahman cows (556 ± 47 kg and 4.5 ± 1.4 years old) were individually housed in covered pens and randomly divided into three groups. From 180 ± 19 days of gestation until calving, cows were fed either a control (CON, n = 12) low crude protein (CP) basal diet (6% of CP, ad libitum) plus mineral mixture (130 g·cow-1·d-1), or the CON treatment supplemented with protein concentrate supplements (40% CP, fed 2 g·kg of BW-1·d-1 in the morning) based either on a regular (REG, n = 11) composition (corn, soybean meal, and urea) or on a slow-release N (SRN, n = 12) source (Timafeed Boost, Roullier Group, Saint-Malo, France) which replaced 60% of soybean meal and urea in the supplement composition. The MN, fetal sex (FS), and MN×FS were used as fixed effects in the statistical model, while the number of previous calvings was considered as a random effect. Maternal initial BW was used as a covariate. Statistical differences were declared at P < 0.05. Supplementation with REG and SRN increased total dry matter intake (DMI) and basal diet intake compared with the control treatment (P < 0.01). Protein supplementation allowed the cows to have a higher average daily gain (P < 0.01; 0.177 and 0.193 kg/day, respectively, for REG and SRN) than the CON treatment (-0.255 kg/day). Body condition score (BCS) also increased (P < 0.01) when cows received protein supplementation in late pregnancy, but with no differences between REG and SRN cows (P = 0.31). Interactions between MN and FS were observed for calf birth weight (CBW, P < 0.01) and calves' average daily gain up to 120 days of age (ADG120, P = 0.01), but not at weaning weight (P = 0.69). Male calves born from REG and SRN cows were born heavier and gained more weight up to 120 days after birth than calves born from CON cows (P < 0.05) but did not differ from each other (P = 0.94 and 0.92, respectively, for CBW and ADG120). Female calves had no differences in CBW and ADG120 as a function of maternal dietary treatment during pregnancy. The REG and SRN calves weaned heavier (P < 0.05) than CON calves. In conclusion, supplementing protein to pregnant beef cows during periods of low CP pasture improves maternal and progeny performance. The SRN-based product can replace the major part of soybean and urea in the protein supplement, achieving same level of improvement in forage utilization and animal performance as the regular protein-based supplement.

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 seuil0,006

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal ScienceMême sujetReproductive Physiology in LivestockTravaux en français237 207