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Enregistrement W2050205770 · doi:10.4141/a04-057

Characterization of useful energy content in swine and poultry feed ingredients

2005· article· en· W2050205770 sur OpenAlexvenueno aff
C. F. M. de Lange, H. Birkett

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIngredientEnergy densityAnimal feedNutrientNet energyProduction (economics)BiotechnologyAnimal productionMathematicsFood scienceAnimal scienceBiologyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For effective use of feed ingredients in diets for the various classes of animals, it is important that the feeding value of feed ingredients is properly estimated. This applies in particular to the useful or bio-available energy content, as feed energy generally represents the single largest cost-factor in animal production. In spite of their limitations, digestible energy (DE) and metabolizable energy (ME) systems are used widely in North America to estimate the useful or bio-available energy content of feeds and feed ingredients for pigs and poultry, largely because experimental procedures to establish DE and ME values are relatively simple. Some of the limitations of DE and ME systems can be overcome by using empirical net energy (NE) systems, whereby feed or feed ingredient NE content is predicted from digestible nutrient contents. However, empirical NE systems require estimates of the animal’s maintenance NE needs, which cannot be measured directly and have been estimated to vary between 489 and 750 kJ kg-1 BW0.60. Moreover, estimated feed or feed ingredient NE contents only apply to one particular animal state. The practical application of NE prediction equations requires an accurate characterization of nutrient contents and digestibility of feeds and feed ingredients. An accurate and flexible assessment of animal and feed effects on energy utilization requires the use of mathematical models in which transformations and use of dietary nutrients for different body functions are represented. Effective use of such nutrient flow models requires accurate characterization of feeds and feed ingredients and of animals in aspects of nutrient partitioning for the various body functions. This type of model can be used to predict accurately the useful energy supply from feeds and feed ingredients for specific animal states for diet formulation purposes. Nutrient utilization models may be refined to explore additional aspects of nutrient utilization, such as dynamics of nutrient absorption, the utilization of nutrients via alternative and competing metabolic pathways and inter-organ nutrient metabolism. Key words: Digestible energy, energetics, feed ingredients, metabolizable energy, net energy, nutrition, pigs, poultry

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations37
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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