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Enregistrement W2125283635 · doi:10.4141/a02-074

Effects of micronization, tempering, and flaking on the chemical characteristics of wheat and its feeding value for broiler chicks

2003· article· en· W2125283635 sur OpenAlexvenueno aff
Z.Y. Niu, H.L. Classen, T. Scott

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronizationBroilerTemperingSolubilityChemistryFood scienceMoistureAnimal scienceMaterials scienceParticle sizeBiologyMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five experiments were conducted to study the effects of micronizing, tempering and flaking of wheat (cv. Genesis) on the chemical characteristics and its feeding value for broiler chicks. Samples of wheat were micronized (infrared invisible band with wavelengths of 1.8 to 3.4 µ) at 90, 105, and 120°C for 50 s, with or without tempering to 20% moisture, and with or without flaking. Micronization at 120°C produced negative effects on weight gain and feed efficiency (0–18 d). Tempering reduced protein solubility in 0.2% KOH, increased the solubility of dietary fibre, and increased in vivo digesta viscosity and in vitro extract viscosity as well as diet AME. Flaking wheat had no effect on broiler performance in exps. 3 and 4, but decreased growth rate and feed efficiency in exp. 5 despite improved dietary AME. Flaking decreased protein solubility at 120°C but had little effect at lower temperatures. The lowest protein solubility was found in the sample that was tempered, micronized at 120°C, and then flaked. In conclusion, micronization at 90 and 105°C improved the feeding value of wheat for broiler chickens. Tempering and flaking may be beneficial at lower micronization temperatures, but can result in lower nutritional value at higher micronization temperature. Key words: Wheat, micronization, metabolizable energy, broiler

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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