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Enregistrement W2093200361 · doi:10.4141/cjas07035

Energy and nitrogen utilisation of sow colostrum and milk by the piglet

2007· article· en· W2093200361 sur OpenAlexvenueno aff
Jean Le Dividich, Julia Marion, Françoise Thomas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColostrumAnimal scienceLitterChemistryFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twenty-four newborn piglets were used to evaluate the digestibility of sow colostrum and milk and the efficiency of milk utilisation by the piglet. Within a litter, four piglets were allotted to one of the four treatments: killed at birth, or bottle-fed sow colostrum for 30 h and sow milk thereafter at the rate of 100, 200, or 300 g kg-1 d-1. Piglets were killed on day 8. Faeces and urine were daily collected and heat production (HP) was determined by indirect calorimetry on days 6 and 7, each day during three successive periods of 105–110 min. Energy retention (ER) was calculated as the difference between metabolisable energy intake (ME) and HP. ER was also determined over the 8-d period using the comparative slaughter (CS). There was no effect of level of feeding on energy and nitrogen digestibility. Milk energy digestibility and metabolisability (ME/GE × 100) and nitrogen digestibility were 98.2 ± 1.2 (SEM), 96.8 ± 1.4 and 98.3 ± 1.3%, respectively. Corresponding values for colostrum were lower (P < 0.01), averaging 95.2 ± 2.8, 92.6 ± 3.1 and 95.3 ± 2.9%, respectively. Efficiency of using milk ME for ER determined by indirect calorimetry or CS was similar and averaged 0.72 ± 0.02. The energy cost of 1 kJ of protein deposition was 1.77 (± 0.04) kJ (efficiency, 0.56), whereas the energy cost of 1 kJ of fat deposition was not different to 1 kJ. Key words: Piglet, colostrum, milk, energy, nitrogen

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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