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Enregistrement W4402541759 · doi:10.1093/jas/skae234.174

516 Effects of increasing hybrid rye silage as a replacement for barley silage for growing beef heifers

2024· article· en· W4402541759 sur OpenAlexaff
Fuquan Zhang, Rebecca S Brattain, Herman Wehrle, V. S. Baron, Gabriel O Ribeiro, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensNational Association of Friendship CentresUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageBeef cattleAgronomyBiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of these studies was to evaluate effects of increasing hybrid rye silage (HRS; harvested at boot stage in Study 1 and soft-dough in Study 2) inclusion as a replacement for barley silage (BS; harvested at soft-dough stage) on dry matter intake (DMI), ruminal fermentation, and growth performance of growing beef cattle. In Study 1, ruminally cannulated Hereford × Simmental heifers (n = 8) with an initial body weight (BW) of 519 ± 25.8 kg were used in a replicated 4 × 4 Latin square design with 28-d periods including 21 d of dietary adaptation and 7 d of data and sample collection to assess DMI and ruminal fermentation. Treatments included a control diet (DM basis) that contained 59.62% BS, 38.60% barley grain, and 1.78% of a vitamin and mineral supplement. Hybrid rye silage replaced 33, 67, and 100% of the BS on a DM basis. In Study 2, steers (n = 384; BW = 343 ± 20.2 kg) were stratified by BW and allocated to 32 pens in a randomized complete block design over 2 yr (4 pens/treatment/yr) to evaluate DMI, growth, and gain:feed (G:F). Steers were fed similar diets as Study 1 for 84 d in both years. In Study 1, increasing HRS linearly (P < 0.01) decreased DMI from 12.0 to 9.2 kg/d, and linearly increased (P = 0.02) water intake from 18.6 to 22.5 L/d. Increasing HRS linearly increased mean (P < 0.01) and minimum ruminal pH (P < 0.01). There was no effect of HRS inclusion on total short-chain fatty acid concentration (P = 0.46) in ruminal fluid, but the molar proportion of acetate linearly (P < 0.01) increased while propionate and butyrate linearly decreased (P < 0.01, and < 0.01, respectively) with increasing HRS inclusion. Moreover, increasing HRS inclusion linearly increased the molar proportions of isobutyrate and valerate (P = 0.06, and < 0.01, respectively) while caproate decreased linearly (P = 0.02). The ammonia-N concentration linearly increased with increasing HRS inclusion. In Study 2, DMI was 9.23, 9.10, 8.82, 8.08 kg/d (quadratic, P = 0.02) for diets containing 0, 33, 67, and 100% HRS, respectively. Likewise, ADG decreased (1.45, 1.36, 1.30, 1.08 kg/d; quadratic P < 0.01) as HRS inclusion increased and G:F ratio decreased linearly (P < 0.01) from 0.158 with 0% HRS to 0.134 g/kg when diets contained 100% HRS. Final BW was 462, 456, 450, and 432 kg when HRS was included at 0, 33, 67, and 100% of the silage, respectively (quadratic, P = 0.04). In conclusion, replacing BS with increasing proportions of HRS reduced DMI resulting in greater ruminal pH, altered molar proportions of individual SCFA, and reduced growth performance and G:F during the growing phase.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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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