The impact of tannins on protein, dry matter, and energy digestion in moose (<i>Alces alces</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Recent work suggests that moose ( Alces alces (L., 1758)) in the boreal ecoregion may be nutritionally limited by the availability of protein as a consequence of both low nitrogen (N) concentrations and high tannin levels in their principal foods. However, the ability of moose to digest protein in the presence of tannins is unknown. We undertook a series of digestion trials with captive moose to quantify the effects of tannins and compare the digestive capabilities of moose to other browsing cervids. We fed four moose 14 single-species diets including 10 native tannin-containing forages and 4 non-tanniferous foods over four winters. True protein digestibility in moose was 92%, and metabolic fecal N excretion was estimated at 0.389 g N/100 g dry matter (DM) intake. Tannins reduced protein digestion, on average, by 38%, and the rate of reduction in protein digestion was estimated to be 8.28 g protein/100 g DM per unit protein-precipitating capacity. The digestion of protein, neutral detergent fiber, DM, and energy of tanniferous foods was not significantly different between moose and mule ( Odocoileus hemionus (Rafinesque, 1817)) or white-tailed deer ( Odocoileus virginianus (Zimmermann, 1780)). However, our experiments provide refined assays for evaluating the nutritional quality of browses for moose.
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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) | 0,000 | 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 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 ».