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Enregistrement W4402533605 · doi:10.1093/jas/skae234.655

PSVIII-17 A comparison of a monoculture barley crop to a barley-based complex mixture on forage yield, quality, dry matter intake, enteric methane emissions and growth performance of pregnant yearling heifers

2024· article· en· W4402533605 sur OpenAlexaffabout
Brittany Schreiner, Gabriel O Ribeiro, H.A. Lardner, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry matterAgronomyForageMonocultureBiologyCropYield (engineering)SorghumPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of the study was to compare forage yield and composition, dry matter intake (DMI), growth, and enteric methane emissions for heifers grazing a barley monoculture (MON) or a barley-based complex forage blend (COM). The 2-year study was conducted near Saint Brieux (SK, Canada) and evaluated 2 treatments with 4 paddocksּ treatment-1ּ yr-1. Treatments included MON (CDC Rosser) seeded at 123 kg/ha or a COM which contained barley seeded at 61.5 kg/ha and a mixture of species seeded at 12.3 kg/ha. The COM mixture included 54% millet (Proso and Japanese), 14% Italian ryegrass, 13.5% clover (Berseem, Persian, Crimson), 4.5% hairy vetch, 4.5% black oil sunflower, 3% forage collards, 3% turnips, 2% phacelia, and 1% chicory. Forages were seeded in alternating strips (0.4 ha) to create individual paddocks. Pregnant yearling heifers (n = 80/yr) were weighed on 2 consecutive days at the start and end of the study, randomly allocated based on BW to each treatment, and assigned to a paddock (10 heifers/paddock). Heifers were provided fresh forage daily. Grazing was initiated at the late milk stage for MON and continued until the hard dough stage of maturity. Paddocks were then swathed, and grazing continued resulting in 84 and 77 d in yr 1 and 2, respectively. Forage samples and residual forage were collected weekly to estimate forage yield, composition, and intake. Rib and rump fat measurements were taken at the start and end of the study. Methane emissions were measured using the sulfur hexafluoride (SF6) tracer gas technique over a 4-d period while grazing both standing and swathed crops in each year. Forage yield [dry matter (DM) basis] did not differ among treatments (P = 0.59) during the growing season averaging 5.6 t/ha and did not differ (P = 0.57) once swathed averaging 5.7 t/ha. Treatment and date of sampling affected (P < 0.01) the proportion of barley, with barley representing 95% of the DM for MON and 81% for COM. Chemical composition did not differ among treatments for OM, CP, NDF, lignin, and starch; however, DM tended (P = 0.08) to be less for COM, and ADF and WSC were greater (P = 0.01 and P = 0.02) for COM than MON. Dry matter intake (DMI) was not affected while grazing standing (P = 0.98) or swathed (P = 0.50) forages with mean values of 8.8 and 10.2 kg/d, respectively. Rib and rump fat did not differ, but average daily gain was 0.1 kg/d greater (P < 0.01) for COM than MON. As a result, gain:feed was 0.08 kg/kg greater for heifers grazing COM (P < 0.01) than MON. Enteric methane emissions did not differ for treatment when heifers were grazing standing (P = 0.77) or swathed (P ≥ 0.99) forages. Growing an annual complex forage mixture rather than a monoculture crop may improve growth of yearling heifers, but does not affect forage yield, DMI, or enteric methane production.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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