Effect of wheat distillers' grains with solubles and a feed flavour on performance and carcass traits of growing-finishing pigs fed wheat and canola meal based diets
Notice bibliographique
Résumé
Forty-eight crossbred pigs were assigned to one of six dietary treatments in a 6 x 2 (treatment x sex) factorial arrangement. Diets were based on wheat and canola meal and were formulated to contain 0%, 4.9%, 9.7%, 14.6% or 19.4% wheat distillers' dried grains with solubles (DDGS) during the growing period and 0%, 4.0%, 8.1%, 12.1% and 16.1% wheat DDGS during the finishing period. The addition of wheat DDGS was made at the expense of both wheat and canola meal. A feed flavour was added to the diet in which wheat DDGS supplied 100% of the supplementary protein. Over the entire experimental period (21.5-112.2 kg), increasing the level of wheat DDGS resulted in a linear decrease in weight gain and feed conversion ratio. Feed intake was linearly reduced by inclusion of wheat DDGS during the growing period (21.5-57.4 kg) but not the finishing period (57.4-112.2 kg). Increasing the level of wheat DDGS in the diet resulted in a linear decline in carcass value index and lean yield while loin fat linearly increased. The addition of a flavour to the diet in which DDGS supplied 100% of the supplementary protein had no effect on performance or carcass traits.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».