Boran calves reared under partial milk offtake can undergo compensatory growth post-weaning and optimize beef-milk productivity
Notice bibliographique
Résumé
This study determined the long-term effect of restricted suckling on the post-weaning performance of Boran cattle. Thirty-two nursing cows and their calves arranged in a 4 X 2 factorial experiment were grazed in the tropical ecological zone IV range. The treatments were Full Suckling (FS), Milking from 1 Quarter (M1Q), milking from 2 Quarters (M2Q) and milking from 3 Quarters (M3Q) of the udder. Each treatment had eight calves, four of each sex. Weaning was at 210 days of age. At weaning, the M3Q calves had the lowest weight (P < 0.01), while the other treatments had similar weights. The highest (P < 0.01) post-weaning weight gains were during 18–24 months of age by M3Q treatment, which were 382 and 373 g/day for females (heifers) and males (steers), respectively. Steers from all treatments had similar weights from 12 months onwards while all the heifers reached the minimum mating weight set at 270 kg by 31 months. Their mating and calving were successful. The findings revealed that Boran calves can survive to weaning when suckling only a quarter (25%) of milk produced by dams yielding at least four litres daily. Upon weaning, compensatory growth occurs and enables catching up by 12–24 months of age.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».