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Enregistrement W4414831049 · doi:10.1093/jas/skaf300.003

55 Maternal bovine appeasing substance improves feeding behavior, growth performance, feed efficiency, and health indicators in weaned feedlot heifers.

2025· article· en· W4414831049 sur OpenAlexaff
Désirée Gellatly, Yaogeng Lei, Emilie Edgar, Alison Neale, Brittany Bloomfield, Brianna Elliot, Laio Silva Sobrinho, L.G. Baird, Sean Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensOlds College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeedlotRuminationRuminatingDry matterFeed conversion ratioWhite blood cellWeight gain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous studies have demonstrated that maternal bovine appeasing substance (mBAS) enhances growth while alleviating stress and illness in weaned calves. The current study builds on previous work to investigate the impact on individual metrics such as feeding intake, feeding behavior and feed efficiency. This pilot study aimed to evaluate the effects of a mBAS (FerAppease; FERA Diagnostics and Biologicals, College Station, TX) on feeding behavior, growth, feed efficiency, health and stress indicators in weaned beef cattle. Twenty-two Angus-influenced heifers (315.2 ± 30.76 kg of BW) were abruptly weaned, sampled, and randomly assigned to either a 10-mL mBAS (n = 11) or a placebo (CT; n = 11), followed by 1-hour transportation in separate trailers. Groups were then housed over 27 days (d) in two feedlot pens located 148 meters apart, with ad libitum access to water and feed. Data collection occurred at multiple sampling events: twice before treatment and immediately before transport (d 0; baseline), after transport following a 2-hour fasting period, and on d 14 and 27. On d 14, groups swapped pens in order to minimize pen effects. Behavioral assessments included dry matter intake (DMI), bunk attendance (BA) duration and frequency, feeding rate, activity, rumination and chute exit speed (ES). Physiological indicators included salivary cortisol, red blood cell (RBC), white blood cell (WBC) and neutrophil-to- lymphocyte ratio (N:L). Growth performance was evaluated using body weight (BW), shrunk BW (prior- vs. post-transportation) as well as average daily gain (ADG) and gain-to-feed ratio (G:F) for the 0-14, 14-27, and 14-27 periods. DMI, BA duration, and BA frequency were recorded daily using the Vytelle® feed bunk system, while activity and rumination were continuously monitored via an ear data logger; data was averaged weekly. A mixed-effects model (MIXED) including treatment, sampling events and their interactions were included as fixed effects; sampling events were included as repeated measures for behavioral and physiological parameters. No differences (P > 0.10) were observed for DMI, ES or salivary cortisol. Reduced (P < 0.05) BA duration in weeks 2 and 3, alongside increased (P < 0.05) BA frequency and feeding rate in week 3 were found for mBAS than CT heifers. There was a tendency for lower shrunk BW (P = 0.09) and greater (P = 0.08) ADG0-27 in mBAS than CT heifers. Greater (P < 0.05) G:F14-27, G:F0-27 and ADG14-27 were observed in mBAS compared to CT heifers. Lower (P = 0.05) N:L ratio and a tendency for reduced (P = 0.06) WBC were also found for mBAS than CT heifers. These findings suggest that mBAS at weaning enhanced adaptation to the feedlot, as evidenced by improved immune response, feeding behavior, growth, and feed efficiency, warranting further large-scale studies to confirm its efficacy under commercial conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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