Effects of feed carbohydrates with contrasting properties on rumen fermentation and methane release in vitro
Notice bibliographique
Résumé
The RUSITEC system was used to test eight diets where the supplements differed in their main carbohydrate source. The forage-to-supplement ratio was 1:1. The eight feeds characterizing the supplements by specific carbohydrates were oat hulls (modeling lignified fiber), soybean hulls (non-lignified fiber), apple pulp (pectin), sugar beet pulp (hemicelluloses and pectin), guar gum (galactomannan), Jerusalem artichoke tubers (fructan), molasses (sucrose), and wheat (starch). Supplements were iso-energetic and iso-nitrogenous. The dietary carbohydrate fractions were analyzed in detail with a combination of enzymatic and chemical methods. The methane release (mmol g -1 degraded organic matter) increased in the order of diets characterized by oat hulls (0.92), guar gum (0.99), wheat (1.04), soybean hulls (1.13), apple pulp (1.15), Jerusalem artichoke (1.21), sugar beet pulp (1.24), and molasses (1.37). According to multiple regression analysis, diets with high sugar content enhanced methane release while methane was low with high dietary lignin content. Regressions also showed that different fibrous carbohydrates had only a minor effect on methane release, probably due to lignification of the fiber. The present results suggest that equations for the estimation of methane emission of ruminants should consider dietary carbohydrate composition and lignin content. Key words: Methane, carbohydrates, lignin, Jerusalem artichoke, guar gum, ruminant
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».