Fractionation of wheat distillers' dried grains and solubles by particle size and density improves its digestible nutrient content for rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
Reveco, F. E. and Drew, M. D. 2012. Fractionation of wheat distillers' grains and solubles by particle size and density improves its digestible nutrient content in rainbow trout. Can. J. Anim. Sci. 92: 197–205. The nutritional value of wheat distillers' dried grains and solubles (WDDGS) in aquaculture is poor because of its relatively low crude protein (CP) and high fibre content. In this study WDDGS was fractionated using grinding, sieving and elutriation sequentially. The WDDGS was ground in a hammer mill using a 3-mm screen and sieved using six sieves (20M, 30T, 40T, 50T, 60M and 80M) into seven fractions (>841, 590–840, 426–589, 298–425, 251–297, 178–250 and<177 µm). Elutriation was then performed to further fractionate based on particle shape and density. The higher density sub-fractions from the three smallest particle size fractions were mixed to produce a fractionated WDDGS containing 20.7 MJ kg−1 gross energy (GE), 454.6 g kg−1 CP, 260.4 g kg−1 neutral detergent fibre (NDF) and 93.2 g kg−1 acid detergent fibre (ADF). The digestibility of the unprocessed and fractionated WWDGS products was assessed in rainbow trout. Apparent digestibility coefficient (ADC) of DM, GE, acid ether extract (AEE), ash and amino acids (AA) did not differ between the unprocessed material and the fractionated WDDGS (P>0.05). However, the ADC of CP was higher for fractionated WDDGS (0.88) than the unprocessed WDDGS (0.85) (P<0.05). This fractionation scheme can be used to improve the nutritional value of WDDGS for rainbow trout.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».