Dietary oil rich in polyunsaturated fatty acids for ruminants: Post-ruminal digesta characteristics and their implications on production
Notice bibliographique
Résumé
Maximizing the production of ruminants requires high intakes of feeds that are energy dense, therefore feeds that are usually high in starch. Under these conditions there can be significant passage of partially digested feed starch and fibre to the small intestine. These digesta components interact in a manner that can diminish post-ruminal digestion and absorption. However, in ruminants, the effects of digesta composition on causing physical constraints to digestion and absorption, via increased digesta viscosity have not been given adequate consideration. While elevation of digesta viscosity as a means of reducing rate of nutrient absorption and re-absorption of compounds detrimental to health is a valid approach in humans, digesta viscosity may reduce the production potential of livestock. Thus, there is merit in reviewing the feeding strategies that lead to increased viscosity and how its mitigation can be managed through inclusion of oil in ruminant diets. The interactions between digesta composition and the resultant viscosity with digestive physiology and production factors are examined. This review also highlights the associated benefits of dietary oil for ruminants, such as enhancement of bio-active lipids in ruminant products, health benefits directly to the animal, through decreasing incidence of liver abscesses and effects on production and possibly on the environment (reduction of enteropathogenic bacterial shedding and methane emissions). Key words: Ruminant, starch, digesta characteristics, viscosity, cholecystokinin
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».