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Enregistrement W2031392755 · doi:10.1002/jsfa.2073

Fatty acid and nitrogen utilization of processed flaxseed by adult chickens

2005· article· en· W2031392755 sur OpenAlexafffund
Yingran Shen, Dingyuan Feng, T. F. Oresanya, Eduardo R. Chávez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésRoastingIngredientChemistryCanolaFood scienceFatty acidNitrogenBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of flaxseed processing on the utilization of fatty acids and nitrogen were examined in adult chicken. Two batches (A and B) of flaxseed were processed by autoclaving, pelleting, or microwave roasting. Thirty grams of the ground ingredient was given to fasted Leghorn roosters. The apparent digestibility of total fatty acids of raw flaxseeds A and B were 660 and 490 g kg−1, respectively. Its improvement (p < 0.05) reached 29% for flaxseed A after three‐times repeated pelleting. Similarly, it was 39% (p < 0.05) for flaxseed B after 4 min of microwave roasting. The improvement in the absorption of major individual fatty acids in flaxseed followed the same pattern as that of total fatty acids. The apparent digestibility of linolenic acid in extruded full‐fat soybean was much higher (p < 0.05) than that in raw flaxseed A, but not that in processed flaxseed A (p > 0.05). Furthermore, roosters given canola seed had significantly higher true nitrogen utilization (p < 0.05) than those fed raw flaxseed A. This difference was reduced or non‐existent (p > 0.05) with processed flaxseed. Proper flaxseed processing effectively increases the utilization of major fatty acids and nitrogen in flaxseed for adult chicken. Copyright © 2005 Society of Chemical Industry

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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