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Enregistrement W4414831374 · doi:10.1093/jas/skaf300.149

83 Canola fat supplementation for mid-late gestating beef cows and the effects on progeny backgrounding and finishing performance.

2025· article· en· W4414831374 sur OpenAlexaff
Cabri A Tanchak, Daalkhaijav Damiran, Kathy Larson, Carolyn Fitzsimmons, J. J. McKinnon, H.A. Lardner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaFeedlotBeef cattleCompletely randomized designBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aimed to identify the optimal level of supplemental canola fat in gestating beef cow diets to enhance progeny performance during the backgrounding and finishing phases. Seventy-two Angus-cross, multiparous, pregnant beef cows were randomly assigned to 1 of 3 replicated (n=4) dietary treatments fed during mid-late gestation for 149 ± 3 d. Dietary treatments included control (CON), low fat (LF), and high fat (HF) supplemented with 0, 150, or 300 g of canola fat/head/day, respectively. Following parturition, cow-calf pairs were pastured, and progeny were later weaned and arrived to the feedlot at 175 ± 9 days of age. In yr 1 and 2, 63 and 65 progenies, respectively, were allocated into 1 of 6 pens/yr by sex and dam treatment. A similar backgrounding ration (14.4% CP; 67.7% TDN) was fed for 146 ± 2 d. To follow, a similar finishing ration (13.2% CP; 76.3% TDN) was fed for 114 ± 11 d including an initial 25 d transition period. Body weights (BW) were obtained over 2 d at start and end of each feeding phase and every 28 d. Data was analyzed in a complete randomized design with the mixed procedure of SAS (9.4). Progeny pen was the experimental unit, dam treatment was the fixed effect, and year was the random effect. During backgrounding phase for heifer progeny, there were no differences (P > 0.05) in initial shrunk BW (ISBW) (232 ± 25 kg), final shrunk BW (FSBW) (407 ± 34 kg), DMI (8.0 ± 0.2 kg/d) and gain to feed efficiency (GF) (0.150 ± 0.007). Increased supplemental fat in dam diets, linearly decreased (P=0.05) heifer background ADG in CON, LF, and HF treatments (1.25, 1.18, and 1.17 kg/d, respectively). In background phase for steer progeny, ISBW (236 ± 28 kg), FSBW (426 ± 39 kg), ADG (1.3 ± 0.1 kg/d), DMI (8.4 ± 0.3 kg/d), and GF (0.155 ± 0.002) did not differ (P > 0.05). In finishing phase for heifer progeny, there were no differences (P > 0.05) in FSBW (598 ± 43 kg), ADG (1.7 ± 0.2 kg/d), DMI (11.4 ± 0.4 kg/d), GF (0.145 ± 0.007), and post-weaning cumulative ADG (1.4 ± 0.1 kg/d). During finishing phase for steer progeny, FSBW (637 ± 40 kg), ADG (1.9 ± 0.2 kg/d), DMI (12.3 ± 0.4 kg/d), and post-weaning cumulative ADG (1.6 ± 0.1 kg/d) did not differ (P > 0.05). However, increased supplemental fat in dam diets caused a linear increase (P=0.03) of GF in finishing steer progeny in CON, LF, and HF treatments (0.144, 0.157, 0.159, respectively). These results of supplementing canola fat in mid-late gestating beef cow diets suggest reduced heifer progeny performance during background phase but improved steer performance during finishing 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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'admission1
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