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Enregistrement W2044620264 · doi:10.4141/a01-078

In vitro ruminal methane suppression by lauric acid as influenced by dietary calcium

2002· article· en· W2044620264 sur OpenAlexvenueno aff
Andrea Machmüller, C.R. Soliva, Michael Kreuzer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLauric acidFermentationFood scienceChemistryRumenFatty acidDry matterOrganic matterCalciumButyric acidAnimal scienceBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of Ca supplementation on the methane-suppressing effect of lauric acid was investigated in an experiment based on a 2 × 2-factorial arrangement using the in vitro system Rusitec. Additional Ca was supplemented at 1 g kg -1 diet in the form of compounds of relatively low solubility in rumen fluid. Lauric acid (C 12:0 ), the predominant effective medium-chain fatty acid in coconut oil, was added at a level of 50 g kg -1 . Adding C 12:0 did not affect bacterial count, but eliminated ciliate protozoa from fermenters. Ammonia concentration in fermentation mixture declined and volatile fatty acid pattern changed with C 12:0 . The apparent degradation rate of total organic matter was not altered by C 12:0 , but fiber fermentation was depressed (P < 0.001). Effects of Ca on microbial counts and fermentation characteristics remained low. Without additional Ca, C 12:0 reduced the average daily methane release (mmol g -1 organic matter degraded) by 76%. In comparison, C 12:0 only reduced methane production by 47% when additional Ca was included in the diet (interaction of C 12:0 and Ca, P < 0.05). The present results suggest that the dietary content of soap-forming Ca has to be kept low in order to achieve a high methane-suppressing effect of lauric acid. Key words: Methane, lauric acid, lipids, calcium, Rusitec, ruminants

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations42
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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