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Enregistrement W4402533624 · doi:10.1093/jas/skae234.838

PSVII-24 Backgrounding carryover nutritional effects on nitrogen metabolism and water requirements onto grain or forage-fed finished cattle

2024· article· en· W4402533624 sur OpenAlexaff
Ághata Elins Moreira da Silva, Arturo Macias Franco, Gleise Medeiros da Silva, Mozart Alves Fonseca

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageAgronomyNitrogenNitrogen cycleEnvironmental scienceAnimal scienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to examine how different backgrounding and finishing systems might affect nitrogen (N) metabolism, and consequently water requirements of cattle. Further, we investigated if the previous plane of nutrition might affect the results obtained in the subsequent phase. Cattle (n = 24) were randomly distributed into either a moderate (MP; crude protein (CP): 9.10%) or high (HP; CP: 12.62%) plane of nutrition during the background phase for 85 d. Animals were then blocked by their previous plane of nutrition and were moved onto a 105-d finishing phase. The forage-finished group received only high-quality alfalfa hay (CP: 21.3%), whereas the grain-finished group received a high grain diet (80% whole corn and 20% alfalfa hay; CP: 10.8%). Animals on MP diets excreted less N through urine (P < 0.01) and feces (P < 0.01), while retaining more N (P < 0.01), which resulted in an increased N efficiency (P < 0.01) when compared with HP animals. No differences were observed for water intake or microbial N being observed (P > 0.05). Grain-fed animals consumed less N and water (P < 0.01), but still had a greater amount of N being digested when compared with forage-fed animals (P < 0.01), as well as the least excretion of N through feces (P < 0.01) and urine (P < 0.01), and consequently a greater rate of N being retained (P < 0.01) and a greater efficiency on utilizing the ingested N (P < 0.05). Further interaction was also observed between treatment and previous plane of nutrition, where animals coming from a MP had the least dry matter intake, greatest amount of N being digested and least N excretion, fecal output, and excretion of N through the feces (P < 0.05). These results indicate that animals receiving MP will reduce their excretion of N without modifying the required amount of water while producing the same amount of microbial N due to more efficient N recycling. Extremely important is the fact that efficiency is carried over after these animals are transitioned to grain-fed finishing systems.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2024
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