Effects of conventional and natural management systems on backgrounding and finishing performance of beef steers
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated 2 beef cattle manage- ment strategies, conventional (CONV) or natural (NAT), for 3 BW groups at weaning to evaluate growth perfor- mance during backgrounding and finishing and carcass characteristics. A total of 240 weaned steers, free of preweaning implants, were allocated into heavy (HV) (290 ± 21 kg; mean ± SD), medium (MD) (247 ± 8 kg), or light (LT) (214 ± 15.6 kg) weight groups over 2 yr. Each weight group (n = 80) was randomly allo- cated to 1 of 2 treatments (n = 40): either conventional or natural (n = 4). Conventional treatments used hormonal implants and feed additives, but the natural treatment did not. Following a 41-d receiving phase, HV steers entered direct finishing, MD steers entered a short backgrounding and finishing, and LT steers entered a long backgrounding, grazing, and finishing, all fed to a shrink weight of 620 kg. Steer ADG was 19% and 22% greater for MD- and LT-CONV, respectively, at backgrounding, compared with NAT. The G:F was 20% greater for HV- and MD-CONV at finishing and 25% greater for LT-CONV at backgrounding. The HV-, MD-, and LT-CONV took 50, 71, and 59 fewer days on feed, respectively, to finish, relative to NAT. The rib-eye area were greatest in HV-CONV, and NAT produced greater marbling, QG (AAA), and backfat thickness and had a greater proportion of liver abscesses. Steers managed without performance-enhancing technologies under west- ern Canadian conditions will have lower ADG, G:F, and YG1, but greater days on feed to a target weight, AAA grade, marbling, and backfat thickness, than convention- ally-managed steers.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».