Evaluation of Models to Describe Ruminal Degradation Kinetics from In Situ Ruminal Incubation of Whole Soybeans
Notice bibliographique
Résumé
Different mathematical models were evaluated as candidates to describe ruminal dry matter (DM) and crude protein (CP) degradation kinetics of raw and roasted whole soybeans from data obtained using the in situ polyester bag technique. Three models were used: segmented with up to 3 straight lines (model I), negative exponential (model II), and rational function or inverse polynomial (linear over linear; model III). A fourth, a generalized sigmoidal model, was also considered but the data did not exhibit sigmoidicity, so it was dropped from the analysis. Lagged and nonlagged versions of each model were fitted to the DM and CP disappearance curves of 6 different feeds (2 cultivars of raw or differently heat-processed whole soybean). The comparison between lagged and nonlagged versions of each model, based on statistical and behavior characteristics, showed for all models that the discrete lag parameter did not significantly improve the fit to ruminal DM and CP disappearance curves. The comparison between models (using nonlagged equations) showed that models I and II gave better goodness-of-fit than model III. Based on biological characteristics, models II and III underestimated the undegradable DM and CP fractions, but there was no significant difference between models for extent of degradation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».