Reducing Feed Efficiency Test Length of Beef Cattle and Sheep to Improve Industry Adoption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feed-efficient animals are vital for livestock producers, as feed costs account for over two-thirds of beef and sheep operation production expenses. Traditional methods like Feed Conversion Ratio (FCR) provide group averages, limiting genetic selection potential. In contrast, Residual Feed Intake (RFI) offers an accurate evaluation of individual animal efficiency by measuring the difference between actual and expected feed consumption based on body weight and average daily gain. This study analysed historical feed efficiency data from 245 sheep, and 4842 beef cattle across 3 and 85 contemporary groups, respectively to determine optimal test durations. Results indicated testing periods for sheep could be reduced from 53 to 38 days in ram lambs and from 65 to 42 days in ewe lambs. In beef cattle, test duration could be shortened from 50 to 42 days. Shortened durations could significantly lower costs, enhance equipment utilization, and promote industry adoption of feed efficiency profiling. Key considerations for effective testing include contemporary grouping, animal type, feeding behaviours, and biosecurity protocols. The study demonstrated that more frequent body weight measurements and reduced dry matter intake (DMI) test periods can support accurate RFI calculations, ultimately enabling livestock producers to select genetically efficient animals and improve overall herd performance. Information © The Authors 2025
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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 | 0,000 |
| 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 ».