Determination of Phosphorus Fractions in Animal Protein Ingredients
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) is present in different chemical compounds in animal feeds, and the solubility and digestibility of these different compounds are known to differ significantly. Animal protein ingredients generally have a high P content and are major contributors to total P of feeds for fish and other domestic animals. Estimation of different P compounds in these ingredients could help to improve the accuracy of estimates of digestible P contents of feeds. Bone P and organic P contents were quantified in 32 animal protein ingredients, including 10 fish meals, 14 meat and bone meals, and 8 poultry byproducts meals, using a fractionation protocol. The total P contents of the ingredients ranged from 2.1 to 8.3% on a dry matter (DM) basis. Organic P contents varied between 0.3 and 1.3% of DM. Highly significant (p < 0.001) linear relationships were observed between total P and ash and between bone P and ash for all ingredients combined: total P (%) = 0.185 x ash (%) (R (2) = 0.88), and bone P (%) = 0.188 x ash (%) - 0.852 (R (2) = 0.94). These results suggest that bone P can be easily and reliably estimated on the basis of ash content in animal protein ingredients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».