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Enregistrement W2119280598 · doi:10.4141/cjas09054

Validation of the net energy content of canola meal and full-fat canola seeds in growing pigs

2010· article· en· W2119280598 sur OpenAlexafffundvenue
Carlos A. Montoya, Pascal Leterme

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensGenome Prairie
Organismes subventionnairesCanola Council of CanadaSaskatchewan Canola Development Commission
Mots-clésCanolaMealAnimal scienceNet energyEnergy densityAgronomyChemistryBiologyFood sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to estimate the net energy (NE) content of canola meal (CM) and full-fat canola seeds (FFCS) in growing pigs, and to validate the results through a growth trial. The digestible energy (DE) content of the canola products was measured in a digestibility study by the difference method, with diets containing two-thirds of a basal diet of known digestibility and one-third of the canola products. The NE content was estimated by means of a prediction equation based on the DE content and chemical composition of the canola products. The NE was 2.43 and 3.56 Mcal kg-1 DM for CM and FFCS, respectively. For the growth study, 31-kg pigs (18 per treatment) were fed for 35 d with wheat/barley-based diets containing either 0, 5, 10 or 15% FFCS or 0, 7.5, 15 or 22.5% CM. The gain-to-feed ratio was unchanged by the levels of CM or FFCS (P > 0.05), but the highest level of FFCS decreased feed intake (P < 0.001) and thus increased the gain-to-feed ratio (P < 0.05). In conclusion, the NE content was correctly estimated for CM, but slightly underestimated for FFCS. Also, growing pigs can tolerate diets containing up to 22.5% CM or 10% FFCS.Key words: Net energy, growing pigs, canola meal, full-fat canola seeds

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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