Rumen fermentation and microbial yield of high- or low-protein diets containing ground soybean seeds or homemade rapeseed expellers evaluated with RUSITEC
Notice bibliographique
Résumé
Guadagnin, M., Tagliapietra, F., Cattani, M., Schiavon, S., Worgan, H. J., Belanche, A., Newbold, C. J. and Bailoni, L. 2013. Rumen fermentation and microbial yield of high- or low-protein diets containing ground soybean seeds or homemade rapeseed expellers evaluated with RUSITEC. Can. J. Anim. Sci. 93: 363–371. This experiment aimed to compare diets containing two crude protein (CP) concentrations [147 or 109 g kg−1in dry matter (DM)] and two protein sources containing ground soybean seed (GSS) or rapeseed expeller (RSE). Diets were compared in terms of digestibility, volatile fatty acids (VFA) and ammonia concentrations, and N flows, using rumen simulation fermenters (RUSITEC). Home−made RSE (CP=287 g kg−1dry matter and ether extract=199 g kg−1DM) was produced using equipment adopted by small farms. Reduction of dietary CP content did not affect digestibility, except for a reduction of N apparent digestibility (P<0.01), but increased efficiency of N utilization (P=0.001) without affecting microbial N production (P=0.82). Total VFA concentration was not (P=0.56) influenced by CP content. Compared with GSS, RSE exhibited a greater neutral detergent fibre digestibility (P<0.01), it did not influence total volatile fatty acids (VFA; P=0.10) but decreased the proportions of acetate and propionate on total VFA (P<0.001) and increased those of butyrate and branched-chain VFA (P<0.001). Microbial efficiency was comparable for GSS and RSE. Results suggest that reduction of dietary CP concentration in DM did not impair in vitro digestibility and microbial growth. The protein mixture containing homemade RSE showed in vitro fermentative properties and microbial growth comparable with those of GSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».