Phytate and other nutrient components of feed ingredients for poultry
Notice bibliographique
Résumé
Samples of feed ingredients were collected from poultry feed mills in the United States and Canada: corn (133), soybean meal (114), corn distillers dried grains with solubles (DDGS; 89), bakery by-product meal (95), wheat (22), wheat middlings (31), canola meal (21), and wheat shorts (15). The samples were assayed by standard wet chemical techniques for CP, fat, neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber, calcium, phosphorus, phytate phosphorus, and ash. There was considerable variation found in most of the ingredient components. Forty-two of the 64 CV were above 10.0%. The calcium contents of the ingredients were the most variable, followed by the fat contents. The CP contents were the least variable. There were some fairly consistent relationships observed across samples; in general, acid detergent fiber and NDF were positively correlated, as were ash and mineral levels. Crude protein and fiber levels were positively related, except for wheat shorts, but the relationships were not strong. Phytate P was found to be positively related to ash and total P, as expected, except for corn DDGS. The fat content of corn was found to be negatively related to the NDF content. Significant (P < 0.004) linear regressions were found between phytate P and total P for corn, soybean meal, bakery by-product meal, wheat, wheat middlings, and wheat shorts. The average nonphytate P content of the ingredients was 49.8%, ranging from 38.8% for wheat middlings to 73.2% for DDGS. The phytate P content of wheat and wheat by-products could be predicted from their proximate compositions, with coefficients of determination in excess of 0.740. Predictions for the other ingredients were not as good.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».