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Enregistrement W7009732735

Evaluating the Addition of Water to a Barley-Based Finishing Diet on Feed Sorting Behaviour, Digestibility, Steer Performance, and Carcass Characteristics

2024· article· en· W7009732735 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSilageDry matterLatin squareWater intakeTrace mineralCarcass weightFeed conversion ratio
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of the studies within this thesis were to evaluate the effects of adding water to a dry-rolled barley grain-based finishing diet on dry matter intake (DMI) and feed sorting behaviour. In Chapter 3, 8 ruminally cannulated beef steers (341.5 ± 25.1 kg starting body weight (BW)) were used in a study designed as a replicated 4 × 4 Latin square, with 21-d periods consisting of 16 d for diet adaptation and 5 d for data and sample collection. Chapter 4 utilized 120 beef steers (331.0 ± 31.0 kg starting BW) that were stratified by BW and randomly assigned to 1 of 20 pens (6 steers/pen, 5 pens/treatment) in a finishing growth performance study lasting 150 to 181 d. Dietary treatments for both studies included water at 0% (CON), 10% (10W), 20% (20W), and 30% (30W) relative to the barley grain weight. Both studies used barley-based finishing diets consisting of (dry matter (DM) basis) barley grain (88%), barley silage (7.7% in Chapter 3, 9.6% in Chapter 4), mineral and vitamin premix (4.1% in Chapter 3, 2.4% in Chapter 4), and titanium dioxide (0.2% in Chapter 3 only). The major difference between experiments was that Chapter 3 utilized aggressively processed barley grain with a processing index (PI) of 62.2 ±2.1% and 3.2 ±1.0% percent fines, whereas the barley grain in Chapter 4 had a PI of 84.2 ± 3.4% and 2.1 ± 1.0% percent fines. In Chapter 3, increasing water inclusion linearly increased DMI and water intake (P < 0.01 and P = 0.04, respectively). As water inclusion increased, the sorting index for the pan approached 100% (P < 0.01) indicating that steers consumed more fine particles. The increase in DMI and fine particle consumption led to linear decreases for mean (P < 0.01) and maximum ruminal pH (P = 0.02), and linear increases for the duration that ruminal pH was <5.5 (P = 0.02) and the ruminal lipopolysaccharide concentration (P < 0.01). In Chapter 4, DMI, average daily gain, and the gain:feed ratio were not affected by water inclusion (P ≥ 0.46). Sorting index values for particles retained on the 19-, 4-, and 1.18-sieves, and the pan were quadratically affected by the addition of water (P ≤ 0.02) such that the magnitude of the sorting decreased (values moved towards 100%) at a decreasing rate as water inclusion increased. Carcass characteristics (hot carcass weight, cold carcass weight, dressing percentage, and ribeye area) did not differ among treatments (P ≥ 0.15). However, increasing water linearly reduced variability within a pen for marbling scores (P = 0.05). Collectively, these results are interpreted to suggest that adding water to a barley-based finishing diet may be an effective strategy to reduce feed sorting behaviour without altering digestibility, thereby reducing the variance for carcass marbling scores.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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