Effect of enzymes, flavor and organic acids on nutrient digestibility, performance and carcass traits of growing–finishing pigs fed diets containing dehydrated lucerne meal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: We recently determined that 150 g kg−1 of lucerne meal can be fed during the finishing period without detrimental effects on pig performance but lucerne should be limited to less than 75 g kg−1 during the growing period. Lucerne has a high fiber content, is poorly digested and contains antinutritional factors such as saponins which reduce palatability. Therefore, pig performance could be enhanced by supplementing lucerne‐containing diets with feed additives such as flavors, enzymes or organic acids. The objective of this study was to determine the effects of these additives on nutrient digestibility, performance and carcass traits when fed to growing‐finishing swine fed diets containing lucerne. RESULTS: Flavor and enzyme had no effect on nutrient digestibility, pig performance or carcass traits. During the growing period, inclusion of propionic and acetic acids increased (P < 0.05) the digestibility of dry matter, protein and energy. Weight gain and intake also increased (P < 0.05). None of the additives had any effect on pig performance during the finishing period or on carcass traits. CONCLUSION: During the growing period, including 200 g kg−1 lucerne was detrimental to pig performance. Addition of organic acid improved pig performance and nutrient digestibility. During the finishing period, 200 g kg−1 lucerne can be successfully incorporated into pig diets without negative effects on pig performance. Copyright © 2008 Society of Chemical Industry
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».