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Enregistrement W2104317753 · doi:10.5713/ajas.2013.13161

Production, Nutritional Quality and <italic>In vitro</italic> Methane Production from <italic>Andropogon gayanus</italic> Grass Harvested at Different Maturities and Preserved as Hay or Silage

2014· article· en· W2104317753 sur OpenAlexaff
Gabriel O Ribeiro, A.M. Teixeira, Frederico Osório Velasco, Wilson Gonçalves Faria Júnior, Luiz Gustavo Ribeiro Pereira, Alex V. Chaves, L.C. Gonçalves, Tim A. McAllister

Notice bibliographique

RevueAsian-Australasian Journal of Animal Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésHayDry matterSilageForageAnimal scienceRumenBiologyChemistryAgronomyFermentationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Andropogon gayanus is an important grass due to its high biomass production, drought tolerance and favorable growth on low fertility acidic soils. Currently, there is little research on the impact of growth stage on the nutritional quality or the degree of CH4 production that may arise from this forage during ruminal fermentation. The objectives of this study were to determine the effects of regrowth stage of A. gayanus on its chemical composition, in vitro production of gas and CH4, as well as in vitro dry matter (DM) digestibility when grown under tropical Brazilian conditions and conserved as hay or as silage. The nutritional value of A. gayanus grass declined with increasing maturity; however digestible DM yield linearly increased. After 112 d of regrowth, A. gayanus produced higher quality silage (higher lactate and lower pH and butyrate content) and higher DM yield. However, the low levels of crude protein at this time would make protein supplementation a necessity for proper rumen fermentation. No differences in CH4 kinetic parameters were found with advancing maturity or preservation method (hay or silage).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,233 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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