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Enregistrement W2053112655 · doi:10.1017/s0021859608008241

Simplified estimation of forage degradability in the rumen assuming zero-order degradation kinetics

2008· article· en· W2053112655 sur OpenAlexaff
M.S. Dhanoa, Secundino López, R. Sanderson, J. France

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Agricultural Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncubationCalibrationRumenLagForageDegradation (telecommunications)MathematicsKineticsBiological systemLag timeChemistryStatisticsComputer scienceAgronomyBiologyPhysicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY In the present paper, a simplified procedure using few in situ data points is derived and then evaluated (using a large database) against reference values estimated with the standard nylon bag first-order kinetics model. The procedure proposed involved a two-stage mathematical process, with a statistical prediction of some degradation parameters (such as lag time) and then a kinetic model derived by assuming degradation follows zero-order kinetics to determine effective degradability in the rumen ( E ). In addition to the estimation of washout fraction and discrete lag, which is common to both procedures, the simplified procedure requires measurement of dry matter losses at one incubation time point only. Thus, interference of the animal rumen will be much reduced, which will lead to increased capacity for feed evaluation. Calibration of the zero-order model against the first-order model showed that suitable estimates of E can be obtained with disappearance at 24, 48 or 72 h as the single incubation end time point. The strength of the calibration is such that an end incubation time point as low as 24 h may be sufficient, which may reduce substantially the total incubation time required and thus the impact on the experimental animal. Relevant regression equations to predict reference values of parameters such as lag time or E are also developed and validated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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