Evaluation of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) techniques for total and phytate phosphorus of common poultry feed ingredients
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the feasibility of estimating the total and phytate P content of common poultry feed ingredients by near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS). Samples of 8 plant-origin feedstuffs were collected from poultry producers in the USA and Canada during the summer of 2009: corn (133), soybean meal (114), corn distillers dried grains with solubles (DDGS; 89), bakery by-product meal (95), wheat (22), wheat middlings (31), canola meal (21), and wheat shorts (15). The samples were assayed by standard wet chemical techniques for total and phytate P contents. There was considerable variation found in most of the ingredient components. The average values for the laboratory determinations versus NIRS predictions were all within 0.030 for total phosphorus and 0.012 for phytate P. For phytate P, the magnitude of the standard errors of the predictions ranged from 0.009% for soybean meal to 0.012% for canola meal. These values may be sufficiently precise for nutritionists to use the NIRS predictions to estimate how much of the P in their ingredients is not available to the birds. For total P, the magnitude of the standard errors of the predictions ranged from 0.027% for corn DDGS to 0.142% for wheat middlings. In general, total P predictions by NIRS were not generally sufficiently precise for most nutritionists to use in feed formulation. Decision making may be quite easy in using NIRS estimates for the phytate P content of bakery by-product meal [R(2) = 0.89 for predicted = f (determined)] but not for the total P content of soybean meal (R(2) = 0.03). It is concluded that precise estimates of phytate P through NIRS should allow nutritionists for more efficient formulate and mix feed, lowering feed costs and reducing the amount of residual polluting phosphorus in poultry excreta.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».