PSLBII-5 Impacts of residual feed intake measured as a heifer in drylot on mature cows and calves grazing native pasture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Selection for feed efficiency is crucial for improving economic and environmental sustainability in beef cattle production. Residual feed intake (RFIfat) is a commonly used measure of feed efficiency and is determined in a drylot setting by calculating the difference between observed and expected dry matter intake (DMI), where expected feed intake is adjusted for metabolic body weight (BW), average daily gain (ADG) and body fatness. Lower RFIfat cattle are more efficient animals as they eat less than predicted for the same growth, body size and body fatness. Limited studies have been conducted evaluating the role of RFIfat on the subsequent performance of cow-calf pairs on native range. Kinsella Composite cows and calves (n = 120) grazed native pasture from July 11 to Sept 12 (summer) and from Sept 13 to Nov 2 (fall) of 2023 were included in this study. All dams had previously been evaluated for RFIfat as a heifer (8 to 12 mo of age) using the GrowSafe Feed Intake System (Vytelle, Canada). Cow and calf ADG were subjected to an analysis of covariance using lm function from stats R core package (R Core Team, 2024), with cow age (2 to 8 yr of age) as the fixed effect and RFIfat as the covariate, analyzing separately by season. An unbalanced Tukey HDS post-hoc were applied for age and p-values < 0.05 were considered significant. Weight gain was assessed on cows with an initial BW on pasture of 598.4 ± 68.4 kg, and 2 to 8 yr of age, and on calves having an initial on pasture BW of 106 ± 21.5 kg, and 65 ± 14 d of age. Cow age affected (P < 0.01) cow ADG during summer, with the youngest dams (2 yr old) gaining more weight than older animals (7 yr old; Figure 1A). No effect of RFIfat was found on cow weight gain during summer grazing. However, during fall grazing, RFIfat affected (P < 0.01) cow ADG (Figure 1B). Low-RFIfat cows (efficient) had increased weight gain during fall grazing as compared with high-RFIfat cows (inefficient: Figure 1B). Calf ADG was not affected (P > 0.1) by cow age, cow RFIfat and cow ADG during summer and fall. We conclude that cows with low RFIfat exhibited superior body weight gain, during fall grazing on native range when forage nutrient quality and quantity become limiting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».