Assessment of forage inclusion strategies as a means of reducing liver abscesses in finishing feedlot cattle*†
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated different strategies of forage inclusion in finishing beef cattle diets and their ef- fects on feed intake, ruminal fermentation and microbiota, blood serum parameters, growth performance, carcass quality, and liver abscesses. Steers (n = 360, 400 ± 29 kg) were stratified by weight and randomly allocated across 24 pens, which were randomly assigned to 1 of 4 dietary treatments (15 steers/pen, 6 pens/treatment) in a completely randomized experiment. Treatments included: (1) positive control (+CTRL) fed a diet (7.5% forage on a diet DM basis) with tylosin (11 mg/kg); (2) negative control (−CTRL; control diet without tylosin); (3) a diet where forage concentration decreased (DECR) every 42 d and was static for the last 84 d (forage represented 15%, 9%, 3%, and 3% of DM, respectively) without tylosin; and (4) a diet where forage concentration increased (INCR), inverse of the DECR without tylosin. The +CTRL steers had greater ADG (1.74 kg/d vs. 1.63 kg/d), shrunk total BW gain (306 vs. 287 kg), and a tendency for greater final BW (705 vs. 687 kg), than than INCR steers. As expected, a diet × period interaction was observed for DMI, but it did not differ among treatments over the full study. Yield scores and rib fat thickness were greater in –CTRL than INCR steers. The percentage of steers with minor liver abscesses tended to be less for +CTRL (51.8%) and DECR (51.8%) compared with −CTRL (62.2%) and INCR (64.3%). Greater dietary con- centrations of forage earlier in the finishing phase, with a subsequent decline thereafter, has the potential to de- crease the proportion of minor liver abscesses similar to typical finishing diets including tylosin, without affecting growth performance or carcass quality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».