Predicting the performance of beef cattle on diverse perennial forage mixtures using the cowbytes ration-balancing software program
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper was to evaluate 29 perennial forage treatments consisting of five monoculture grasses as control, six simple mixtures, and 18 complex mixtures using the CowBytes® ration-balancing software and predict the performances of steers, dry gestating, and lactating beef cows over 3 years of forage harvest (2021, 2022, and 2023). Barley straw, a cheaper feed source was included in the model as supplement to standardize final ration quality when forage by treatment exceeded requirements. We found that the inclusion of straw reduced the daily ration cost. Predicted steer average daily gains was higher (0.80 kg day −1 ) on complex grass–legume mixtures in 2021 and 2023, whereas in 2022, simple mixture of Fleet meadow bromegrass (MB) + AC Yellowhead alfalfa (M1), and timothy grass (TG) monoculture treatments predicted higher gains. For dry gestating beef cows, a mixture of Fleet MB + AC Yellowhead alfalfa + AC Mountainview sainfoin + Veldt cicer milkvetch (M9), and orchardgrass (OG) monoculture predicted a gain of 0.10 kg day −1 in 2021, while in 2022 and 2023, simple mixture of Fleet MB + Spredor 5 alfalfa (M4), and complex grass–legume mixtures predicted a gain of 0.10 kg day −1 after supplementing with straws. For lactating beef cows, in 2021, complex grass–legume mixtures estimated a gain of 0.10 kg day −1 . In 2022 and 2023, monocultures of OG, Kirk crested wheatgrass, and TG met the predicted gain requirement of 0.10 kg day −1 . Over the 3 years, steers, gestating, and lactating cows performed well when fed with legume-dominated mixtures in the first year of forage production, but monoculture grasses and grass-only mixtures suffice nourishing them in the second and third years. Overall, our study highlighted differences in predicted animal performance across yearly harvested forages.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».