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Enregistrement W2143675835 · doi:10.2527/jas.2009-2223

Energy and amino acid utilization in expeller-extracted canola meal fed to growing pigs1

2009· article· en· W2143675835 sur OpenAlexaff
Tofuko A Woyengo, Elijah G. Kiarie, C. M. Nyachoti

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaMealLatin squareAnimal scienceNutrientCHROMIC OXIDEChemistryDry matterFood scienceComposition (language)BiologyFermentationRumen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments were conducted to determine the nutritive value of expeller-extracted canola meal (EECM) for growing pigs. In Exp. 1, a total of 6 ileally cannulated barrows (average initial BW = 26.8 kg) were fed 3 diets in a replicated 3 x 3 Latin square design to determine the apparent and standardized ileal digestibility (SID) values of N and AA and the SID AA contents of EECM. The 3 diets were a cornstarch-based diet with either solvent-extracted canola meal (SECM) or EECM as the sole source of protein, and a low-casein cornstarch-based diet, which was used to estimate basal endogenous N and AA losses to determine the SID of N and AA. All 3 diets contained chromic oxide as an indigestible marker for determining nutrient digestibility by the indicator method. In Exp. 2, a total of 18 intact barrows (average initial BW = 25.9 kg) were fed 3 diets in a completely randomized design (6 pigs per diet) to determine apparent total tract digestibility and retention of nutrients and the DE and ME contents of EECM. The diets were a basal corn-based diet or the basal diet with corn replaced by 35% SECM or EECM. The basal diet was used for determining the total tract digestible nutrient content by the difference method. Solvent-extracted canola meal, which is commonly used in the formulation of swine diets, was fed in both experiments for comparison with EECM. The SECM and EECM were similar in CP content (41.8 vs. 41.4%). Expeller-extracted canola meal was, however, greater in ether extract content (12.03 vs. 5.54%) and decreased in NDF content (23.8 vs. 29.9%) compared with SECM. The EECM also had a greater content of all the AA except Met, Cys, and Ser, by approximately 6.6%; Cys was greater in SECM, whereas Met and Ser were similar between the 2 meals. The EECM had greater (P < 0.05) SID of N, Arg, Ile, Leu, Phe, Glu, and Pro. The SID contents of Arg, His, Ile, Leu, Phe, Val, Ala, Asp, Glu, Gly, Pro, and Tyr were also greater (P < 0.05) for EECM than for SECM by an average of 15%. The EECM had greater (P < 0.01) DE (4,107 vs. 3,790 kcal/kg) and ME (3,978 vs. 3,564 kcal/kg) values compared with SECM. The results show that the EECM used in the current study had greater digestible AA and energy and a greater ME content than the SECM; hence, it may be a better source of protein and energy for growing pigs than SECM.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
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

Citations116
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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