Effects of partial removal of alkaloids in sweet white lupin seed on performance and nitrogen balance in lambs
Notice bibliographique
Résumé
The impact on animal performance of extracting alkaloids in lupin seed (LS) was evaluated with 30 lambs (average weight, 14 kg) fed for 90 d. Sunflower seed (SFS) in the control diet was replaced by intact LS, or LS steeped in water (detoxified) to remove alkaloids. The test diets contained either 15% (LUI-15) or 30% (LUI-30) intact LS, or 15% (LUD-15) or 30% (LUD-30) detoxified LS. Lambs fed SFS exhibited lower (P < 0.05) organic matter intake (OMI) and daily gains (ADG) than those fed LS. During the first 30 d of feeding, OMI was greater (P < 0.01) with diets containing LUD-15 or LUD-30 (752.7 and 727.9 g d –1 , respectively) than with LUI-15 or LUI-30 (708.1 and 600.5 g d –1 , respectively); ADG was also greater with LUD-15 and LUD-30 (P < 0.01) than with LUI-15 and LUI-30. Nitrogen retention ranged from 6.1 g d –1 for control to 14.6 g d –1 for LUD-15; when corrected for N intake (NI), N retention was similar (P > 0.05) across diets. This study suggests that alkaloids in LS restricted feed intake and limited ADG, but over the 90-d experimental period, lambs seemed to adapt the presence of alkaloids in LS. Key words: Lambs, lupin, alkaloids, growth, nitrogen balance
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».