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Enregistrement W1516208310 · doi:10.1002/jsfa.6004

Effect of processing conditions on the nutritive value of canola meal and presscake. Comparison of the yellow and brown‐seeded canola meal with the brown‐seeded canola presscake

2012· article· en· W1516208310 sur OpenAlexaff
Katerina Theodoridou, Peiqiang Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaRapeseedBrassicaMealFood scienceChemistryErucic acidAnimal scienceAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canola, unlike traditional rapeseed, contains low levels of 'erucic acid' and 'glucosinolates'. Canola's industrial processing generally involves separation of the seed into an oil and a meal fraction whereas the intermediate product is called presscake. The objective of this study was to determine the effect of processing conditions on the nutritive value for ruminants and compare the yellow (Brassica juncea) (CM_Y) and the brown-seeded (B. napus) (CM_B) canola meal and the brown-seeded (B. napus) (CPC_B) canola presscake. RESULTS: Either extract was higher (P<0.05) for CPC_B than for CM_Y and CM_B. CM_Y had a higher (P<0.05) PB2 and PC compared to CM_B. Truly digestible fractions, except fatty acid, were lower (P<0.05) for CPC_B. Effective protein degradability of CM_Y was lower (P<0.05) compared to CM_B or CPC_B. In vitro protein intestinal digestibility for CM_Y was higher (P<0.05) than for CM_B or CPC_B. CONCLUSION: CPC_B had lower protein but higher oil content than canola meal and is a potential high-energy supplement source for ruminants. CM_Y had higher crude protein, digestible and metabolizable energy values and low fiber than CM_B. In plant breeding, selection programs are geared towards yellow-seeded varieties in order to improve the nutritive value of canola meal.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations56
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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