Effects of Mixing Corn Steep Liquor with Dry Rice Straw in Different Proportions on Fermentation Quality and Nutrient Composition of Yellow Rice Straw Silage Feed
Notice bibliographique
Résumé
This experiment was aimed to study the effects of mixing corn steep liquor(CSL) with dry rice straw(DRS) in different proportions on fermentation quality and nutrient composition of yellow rice straw silage feed. The ingredients of the test were CSL with the water content of 54.00% and DRS with the water content of 10.00%. There were 4 groups(groupsⅠ to Ⅳ) according to the mixing proportion of CSL and DRS(1∶1,1∶2,1∶3 and 2∶1,respectively,fresh sample mass proportion),and each group had 10 replicates.Each group added the same number of compound Lactobacillus and adjusted the water content of 60.00%. All materials were detected after fermenting for 60 days at room temperature. The results of the experiment show ed that the number of Lactobacillus,lactic acid and ammonia nitrogen(NH3-N) contents in groupⅡ were significantly higher than those in other groups(P 0.05). GroupⅢ had the highest acetic acid content,which was significant difference from the other groups(P 0.05). The NH3-N / total N in group Ⅳ was the low est,which was significant difference from the other groups(P 0.05). With the increase of CSL supplement,the crude protein content was significantly increased(P 0.05),and the contents of neutral detergent fiber and acid detergent fiber were significantly reduced(P 0.05). Thus,the mixing proportion of 1 ∶ 2 is the ideal mixing proportion of CSL and DRS,which can get better quality new fermentation feed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».