Phosphorus Fractions in Manure from Growing Pigs Receiving Diets Containing Micronized Peas and Supplemental Enzymes
Notice bibliographique
Résumé
Different livestock feeds manipulations have been reported to reduce the total P concentration in manure. Information on the influence of these dietary manipulation strategies on the forms of P in manure is, however, limited. This study was, therefore, conducted to investigate the effect of diet manipulation through feed micronization and enzyme supplementation on the forms of P in swine manure. Eight growing pigs were fed four diets: barley-raw pea (BRP), barley-micronized pea (BMP), barley-raw pea with enzyme (BRPE), and barley-micronized pea with enzyme (BMPE) in a 4 x 4 Latin square design. Because we are interested in the effect of enzyme cocktail and pea micronization on manure P, we did not reduce the non-phytate P with enzyme addition in this study. The fecal material and urine were collected and analyzed for total P. Fecal material was fractionated to determine the total P in H2O-, NaHCO3-, NaOH-, and HCl-extractable fractions. The total P in the residual fractions was also determined. About 98% of the total P excreted by the pigs was found in the fecal material. Inclusion of micronized pea in pig diet did not have any significant effect (p > 0.1) on either the total P or the different P fractions in the manure. The labile P (the sum of H2O-P and NaHCO3-P) was significantly reduced (p < 0.05) by the addition of enzyme to swine diets. Pigs fed the BRPE and BMPE had 14 and 18% lower labile P, respectively, compared with pigs fed the BRP. Enzyme addition to pig diets reduced not only the total P in manure, but also the labile P fraction, which is of great environmental concern. Thus, the potential of P loss to runoff and the subsequent eutrophication can be reduced by enzyme addition to pig diets.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».