Characteristics and in situ degradability of whole crop faba bean, pea, and soybean silages
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the ensiling characteristics and ruminal nutrient degradabilities of faba bean (FS, Vicia faba L.), soybean (SS, Glycine max (L.) Merr.) and pea (PS, Pisum sativum L.) silages. Forages were harvested between the beginning- and full-seed stages and ensiled in mini-silos for 0, 2, 4, 16, and 45 d. Two lactating Holstein cows fitted with ruminal fistulae were used to determine ruminal nutrient degradabilities. Results showed that all silages went through a rapid fermentation as indicated by rapid decline in pH and sharp increase in lactic acid concentration within the first 2 d of ensiling. Extensive proteolysis took place between day 0 and day 4 post-ensiling as indicated by a significant reduction in true protein (TP) and a significant increase in non-protein nitrogen (NPN). During the 45 d of ensiling, TP decreased (P < 0.05) by 26, 31, and 45% while NPN increased (P < 0.05) by 82, 54, and 47% for FS, SS, and PS, respectively. Chemical analysis showed that the three 45-d silages contained a similar level of neutral detergent fiber (NDF, average 421 g kg -1 ). Crude protein (CP) was highest (P < 0.05) for FS, intermediate for SS, and lowest for PS. Distribution of protein fractions showed that soluble protein and NPN were highest (P < 0.05) for PS, intermediate for SS, and lowest for FS. Neutral (NDICP) and acid (ADICP) detergent insoluble protein levels followed an opposite order to that observed for soluble crude protein (SCP) and NPN. Results of the in situ study showed that SS and PS had a similar ruminal degradability of dry matter (average 68.8%) and CP (82.9%), which were higher (P < 0.05) than those of FS (66.2 and 79.4%, respectively). However, no differences in ruminal degradability of NDF (average 34.7%) were observed between the three legume silages. Key words: Silage, ensiling, forage quality, nutrient degradability
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».