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Enregistrement W576876379 · doi:10.21423/aabppro20074525

Use of Distillers Grains Co-Products in Feedlot Diets in the U.S. and Canada

2007· article· en· W576876379 sur OpenAlexaboutno aff
Robert E. Peterson

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference Proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeedlotDistillers grainsSorghumEthanol fuelNutrientStarchAgronomyBiofuelChemistryAnimal scienceFood scienceBiotechnologyBiologyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continued expansion of the ethanol industry in the United States and Canada will have a direct impact in two distinct areas of beef production. First, ethanol production is an important end user of traditional feedstuffs used in beef production (corn, sorghum, wheat), and second, increased production of ethanol will result in an increase in the supply of ethanol co-products. The majority of ethanol plant expansions appear to be dry milling plants, due primarily to their relative simplicity when compared with the wet milling process. The dry milling co-product, referred to as distillers grains (DG), can be fed wet (WDGS; 35 to 50% DM) or dry (DDGS; >88% DM) with or without solubles. Based on the current process of ethanol production from corn grain, all non-starch nutrients are concentrated 300% in distillers grains compared with the original corn grain. Important nutrients to consider in feedlot diet formulation include protein, ether extract (EE), phosphorus (P) and sulfur (S). These nutrient considerations can be grouped into three main categories of interest, which include environmental (protein and P), sulfur toxicity (S) and supplemental fat (EE). Environmental concerns can be mitigated with a sound nutrient management plan. Sulfur levels in DGS should be monitored as they are likely variable and can be quite high. Corn, sorghum and wheat DGS should contain approximately 12.18, 9.09 and 7.02% fat, respectively, suggesting corn DGS will be of greater value in feedlot diets when DG are fed as an energy source compared with either sorghum or wheat DGS. Other than the type of DGS that is being fed, current information regarding feedlot performance suggests the optimum level of DGS is finishing diets is affected by inclusion level of the DG product, grain processing, roughage level, and perhaps inclusion of ionophores and antibiotics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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