Comparison of gut fill in sheep (<i>Ovis</i> <i>aries</i>) measured by intake, digestibility, and digesta retention compared with measurements at harvest
Notice bibliographique
Résumé
Gut capacity is an important factor in digestive physiology and is often measured as dry matter fill (DMF) following dissection, which prevents repeated measures in the same animal. It was proposed to calculate DMF from food intake, digestibility, and gut mean retention time (MRT), but empirical tests of this are few. We calculated DMF from intake, digestibility, and the MRT of small-particle (1 mm) and large-particle (20 mm) markers in 20 sheep (Ovis aries L., 1758) fed at different intake levels and compared results with DMF at dissection at the end of the feeding trial. MRT for smaller particles was significantly shorter than for larger particles (34.4 ± 6.1 vs. 42.5 ± 7.6 h, respectively). Correspondingly, DMF calculated from smaller particles (0.98 ± 0.27 kg) was significantly lower than DMF calculated from larger particles (1.20 ± 0.30 kg). The latter was not significantly different from DMF measured at dissection (1.18 ± 0.34 kg). These results suggest that DMF can be estimated from measures of digestive physiology. The choice of particle marker to determine MRT is crucial for the accuracy of the proxy. In ruminants, where small particles are consistently eliminated faster than larger particles, considerations of marker particle size are particularly important.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».