Fermented Apple Pomace as a Feed Additive to Enhance Growth Performance of Growing Pigs and Its Effects on Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Apple pomace is a by-product from the apple processing industry and can be used for the production of many value-added compounds such as enzymes, proteins, and nutraceuticals, among others. An investigation was carried out to study the improvement in the protein content in apple pomace by solid-state fermentation using the fungus Phanerochaete chrysosporium by tray fermentation method. The effect of this protein in terms of how it enriched apple pomace as animal feed for pigs has also been studied. There was a 36% increase in protein content in the experimental diet with 5% w/w fermented apple pomace. The efficiency of conversion of ingested food was increased from 43.5 ± 2.5 to 83.1 ± 4.4 in the control group and the efficiency of conversion of feed increased from 55.4 ± 4.5 to 92.1 ± 3.6 in the experimental group during the animal feed experiment. Similarly, the effect of a protein enriched diet on odor emission and greenhouse gas emission has also been studied. The results demonstrated that the protein enrichment of apple pomace by solid state cultivation of the fungus P. chrysosporium makes it possible to use it as a dietary supplement for pigs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».