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Enregistrement W7005067856

Performance and economic comparison of conventional and non-conventional post-weaning calf management systems

2022· dissertation· en· W7005067856 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTylosinFeed conversion ratioMonensinCarcass weightWeight gainCattle feeding
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-year study was conducted to evaluate three feeding management systems based on starting weight at weaning: Heavy (HV) = direct-entry finish, 295 kg average, Medium (MD) = short background to finish, 250 kg average, Light (LT) long background to finish for weaned steers, 205 kg average, (n=4 in year 1 and 2, respectively) using conventional (CONV) or natural (NAT) management. The usage of performance enhancing technology (PET) including hormone implants, monensin and tylosin was included in CONV treatments, but not NAT. Each year of the study, 240 steers were allocated into three weight brackets and randomly allocated to CONV or NAT management and raised to a target weight of 635 kg.. In the backgrounding phase, the ADG of MD and LT-CONV steers was 19-22% better than MD and LT-NAT steers (P<0.01). Dry matter intake was 12% higher for CONV steers among all groups (P<0.01). Feed efficiency (G:F) was not different among treatments for MD calves, but G:F was 25% better for LT-CONV steers (P<0.01). The cost of gain (COG) for raising MD/LT-CONV animals in winter backgrounding was 11-15% lower than MD/LT-NAT. In the finishing phase, there were 25% more DOF for NAT steers taken to the same end weight as CONV counterparts (P<0.01). The Heavy, MD and LT CONV treatments had 19%, 34% and 40% better ADG than their NAT counterparts (P<0.01). There was no difference in DMI across all treatments (P=0.12). There was a 25% improvement in G:F for CONV animals in finishing compared to NAT (P<0.01). The MD weight group exhibited the poorest feed efficiency of all weight groups (P<0.05). For overall performance, Heavy, MD and LT NAT groups had a 25%, 20% and 17% more DOF from weaning to slaughter (P<0.01). The three CONV treatment groups had equal cost/kg gain overall from weaning to slaughter (P<0.01). The Heavy CONV had equal cost/kg gain as their NAT counterparts, but the MD and LT CONV groups had 17% and 13% reduced cost/kg gain than their NAT counterparts, respectively (P<0.01). The economic and production disparity between CONV and NAT treatments in the Heavy weight class was less pronounced than the backgrounded weight groups. For carcass characteristics, the Heavy CONV group had the highest HCW and REA, and the other two CONV groups did not grade better than NAT in this area (P<0.01). Marbling, backfat thickness and yield scores were higher for NAT management. Natural animals had 29% more AAA grades (P<0.01) and CONV cattle had more AA grade (P<0.01). Overall, NAT cattle exhibited a higher proportion of liver abscesses (P<0.01). In the backgrounding period the MD and LT-CONV steers had 11% and 15% lower COG than their NAT counterparts (P<0.01). In the finishing period the H, MD and LT-CONV groups had 7%, 29% and 28% better COG than their NAT counterparts (P<0.01). Overall, raising NAT beef under western Canadian conditions will have lower ADG and more DOF to reach a target finish weight, resulting in higher overall COG. Animals under a NAT long-backgrounding system that are grazed previous to fall feedlot entry will be most efficient when compared to the H or MD management systems. The results of this study indicate that natural beef production in Canada will require an 8-11% premium to break even on a cost basis if calves are slaughtered at similar live body weights as conventionally raised calves.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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