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Enregistrement W1528626091 · doi:10.3920/978-90-8686-712-7_15

A generic multi-stage compartmental model for interpreting gas production profiles

2011· book-chapter· en· W1528626091 sur OpenAlexaff
Secundino López, J. Dijkstra, M.S. Dhanoa, A. Bannink, E. Kebreab, J. France

Notice bibliographique

RevueWageningen Academic Publishers eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstrate (aquarium)FermentationProduction (economics)Biological systemExponential functionRumenDegradation (telecommunications)MathematicsChemistryComputer scienceEcologyBiochemistryMathematical analysisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gas production technique has become a key tool in feed evaluation and rumen fermentation studies. The value of the technique relies on modelling experimental data to obtain estimates of rumen degradation parameters. One of the first models used to describe gas production profiles was the simple exponential equation, although it has some important limitations when applied to gas production curves: (1) the intercept is positive, (2) only fits diminishing returns profiles, and (3) models gas per se (i.e. fails to link gas production to substrate degradation). The first limitation is overcome mathematically by re-parameterisation, making the intercept zero. The second limitation can be resolved by introducing a discrete lag to mimic sigmoidicity or by using sigmoidal functions. The third limitation is overcome by modelling substrate degradation from gas production profiles, so that equations are derived from mechanistic principles, and all parameters have biological meaning. The link between substrate degradation and gas production allows for extent of substrate degradation in the rumen to be determined for a given passage rate. Several multi-phase models have been proposed, but these were originally derived empirically and assumptions made a posteriori . Based on the conceptual difference between stage and phase, a multi-stage approach is proposed, a generic model presented and the accompanying equations derived. A two-stage model with four pools (substrate, intermediate products, fermentation end-products and by-products such as fermentation gas) is illustrated. An interpretation of the breakdown of polysaccharides to monosaccharides (first stage) and the fermentation of these monosaccharides to yield gas and other products (VFA and microbial matter) (second stage) is presented. Gas production profiles were used to demonstrate fitting the two-stage model and to consider its ability to describe gas production curves.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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