Optimized Utilization of the Co-products from Bioethanol Processing and Oat Grain: Effect of Blending on Biochemical, Biodegradation, and Nutritional Profiles
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to (1) optimize the utilization of wheat-based dried distillers grains with soluble (wDDGS) by blending with oat ( Avena sativa L.) grain as an alternative feed for beef cattle when the barley price is high and (2) investigate the effect of blending on biochemical, biodegradation, and nutritional profiles. Oat grains were blended with wDDGS produced in western Canada at different levels (4:0, 3:1, 2:2, and 1:3 on %DM basis in two batches, denoted O0, O25, O50, and O75, respectively). The study revealed that increasing the wDDGS resulted in increasing most nutrient contents linearly (P < 0.05) except for starch and cell wall materials, which were linearly decreased (from 43.6 to 12.0% and from 34.5 to 29.1% of DM for starch and NDF, respectively). When wDDGS was increased in the blend/mixture, intestinally absorbable protein and degradable balance of protein increased (P < 0.05). Overall, through blending or combining with the cereal grain, the co-products from bioethanol processing could be optimally utilized. The best combination of oat to wDDGS ratio was 75% to 25%.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».