Nutritional Evaluation of Pulses and Soybean Meal in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Six adult Labrador dogs were used in this experiment to evaluate total tract apparent nutrient digestibility and energy values of some protein feedstuffs. Seven digestibility trials were conducted. The 30% of basal diet was replaced with test ingredient which included one conventional feed ingredient i.e. soybean (Glycine max) meal (SBM) and five pulses (black-eyed pea or roongi (Vigna unguiculata), red lentil or masoor (Lens culinaris) dhuli, moong (Vigna radiata) dhuli, split bengal gram or chana (Cicer arietinum) dal and split black gram or urad (Vigna mungo) dhuli dal). The prepared mash diets were cooked and then fed to each dog as per their body weight and nutrient requirement. The difference/substitution method was used to estimate total tract apparent nutrient digestibility and energy values of these six protein ingredients. The DM, OM, CP, EE digestibility of masoor dhuli dal was significantly (P<0.05) higher than all other protein ingredients. The digestibility of DM, CP, EE, CF and DE in SBM was similar to that in masoor dhuli dal, however, ME value of masoor dhuli dal was higher (P<0.05) than that of SBM. The ME value of chana dal and mung dhuli dal was similar to that of SBM. It was concluded that masoor dhuli dal could be used as an effective protein source in dog diets.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».