Protein intake but not feed intake affects dietary energy for finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
The effects of dietary protein and feeding levels on dietary metabolizable (ME) and net energy (NE) content were determined in 24 pigs, each offered two diets at 2.0 times the energetic maintenance requirement or for ad libitum intake between 55 and 95 kg body weight. Within feeding levels, pigs received, in random order, low-protein (LP; 11.2% CP, 0.61% lysine) or high-protein (HP; 20.2% CP, 0.61% lysine) diets of similar digestible energy content. Dietary NE was calculated from heat production based on 24-h indirect calorimetry following a 7-day N-balance period. Feed intake was greater for LP than HP when fed for ad libitum intake (p = 0.001). Protein level did not affect daily gain (p > 0.1) but HP improved gain: feed (p = 0.003). Dietary ME and NE were not significantly affected by feeding level but were decreased by high protein intake (p < 0.07). Reducing dietary protein reduced urinary energy losses and increased energy retention but did not affect heat production. The effect of dietary protein restriction was already evident on the ME level and carried over to a similar degree to the NE level because the utilization of ME was not affected by protein level. Dietary ME and NE decreased by 0.012 MJ/kg (p = 0.014) and 0.018 MJ/kg (p = 0.062), respectively, for each gram per day N intake. The results suggest that although there was an effect of protein level on NE, the greatest effect occurred at the level of ME. However, the prediction of both ME and NE may be improved by adopting energy values for dietary protein that changes with dietary protein content.
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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 | 0,001 | 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 ».