Influence of individual animal characteristics on beef cattle performance while grazing northern temperate rangeland
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effects of age, genomic retained heterozygosity (gRHET), and residual feed intake corrected for back-fat thickness (RFI fat ) on weight gain in heifers, cows, and calves grazing native pasture over three years (2021–2023), during summer and fall in a northern temperate region. Three groups were studied: A) annual cohorts of 1-year-old heifers and 3-year-old Kinsella Composite (KC) crossbred cows (n = 182); B) a multi-aged purebred Angus cow herd (3–11 years; n = 133) monitored for one year; and C) a multi-aged KC crossbred cow herd (3–9 years; n = 132) tracked for one year. Average daily gain (ADG) was generally higher in summer than fall, except in 2023 within the multi-aged cattle when increased fall precipitation influenced ADG in crossbred cows. Pre-weaning calves gained more weight in summer ( P <0.001). Among crossbred cows, age and RFI fat were key predictors of ADG, with older cows (>9 years) consistently gaining less weight (3yr old = 0.49±0.073; 9yr old = 0.22±0.15; P <0.05). RFI fat measured as heifers was negatively associated with their ADG (β = -0.0937; P = 0.02) in multi-aged cattle, particularly during fall, suggesting moderate life-stage consistency. In purebred Angus cows, fall ADG also declined with age, and cow and calf performance were linked: higher cow ADG often correlated with lower calf weaning weights, especially in older cows (>10-yr old), indicating a trade-off in energy allocation. Additionally, higher maternal gRHET in crossbreds was associated with increased calf ADG in fall (β = 0.63; P = 0.022), supporting the value of retained heterozygosity in grazing-based production systems. These results highlight the importance of intrinsic traits, age, genomic diversity, and early-life feed efficiency, in optimizing productivity in pasture-based beef systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».