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Enregistrement W4414790983 · doi:10.1139/cjas-2025-0032

Performance, digestibility, carcass characteristics, and blood parameters of backgrounding and finishing beef steers fed diets containing corn silage or barley straw with or without calcium oxide

2025· article· en· W4414790983 sur OpenAlexafffundvenue
Melissa Williams, Emma C. Stephens, Nilusha Malmuthuge, K. S. Schwartzkopf-Genswein, Tim A. McAllister, Stephanie A. Terry

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of CalgaryLethbridge CollegeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaBeef Cattle Research Council
Mots-clésSilageFeedlotStrawDry matterCalcium oxideCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of adding unhydrated calcium oxide (CaO) to corn silage (CS) or barley straw (BS) in a total mixed ration on growth performance, digestibility, blood parameters, and carcass characteristics was evaluated in backgrounding and finishing beef steers. Sixty Angus × beef steers were fed one of 4 diets, containing CS or BS (replacing CS at 12% diet dry matter (DM)) with or without 1% DM CaO replacing CaCO 3 . During backgrounding, CaO reduced ( P ≤ 0.04) weight gain, average daily gain, and gain:feed while only final body weight was reduced ( P = 0.05) during finishing. Feed efficiency and diet digestibility were greater ( P ≤ 0.05) for CS than BS diets. During backgrounding and finishing, CaO increased ( P = 0.02) crude protein and reduced ( P < 0.01) neutral detergent fibre digestibility, respectively. Adding CaO to the backgrounding diet increased ( P ≤ 0.01) serum amyloid-A and serum cortisol concentrations. The CaO reduced ( P ≤ 0.02) hot carcass weight and dressing percentage compared to control, while BS reduced ( P ≤ 0.02) ribeye area and grade fat compared to CS. Substituting BS for CS and including CaO decreased feed efficiency, carcass yield, and income over feed cost in feedlot steers.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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