0470 The effect of sorting wheat or barley, based on the predicted CP of individual seeds, on physical characteristics and in vitro dry matter digestibility
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient values are based on sample averages, ignoring variability among seeds. The objective of this experiment was to determine if fractions obtained by separating kernels based on predicted CP (PCP) have different physical characteristics and DM digestibility (DMD). Second, we determined if grinding method and intensity influence digestibility of each fraction. The BoMill TriQ (TriQ), which uses near infrared transmittance spectroscopy (NIT), was used to separate individual kernels based on PCP. In the first study, the TriQ was used to sort 6 wheat sources into 10 fractions. Sixty kernels from each fraction were randomly chosen for measurement of length, width, height, area, geometric mean diameter, perimeter, sphericity, color, and mass. Data were analyzed using a mixed model with the fixed effect of fraction. Physical characteristics were similar among fractions (P > 0.10), except color, where lower PCP content had greater L* (54.12 vs. 50.95; P < 0.05). In the second study, 2 fractions [high CP (HCP) vs. low CP (LCP)] were produced from 5 sources of wheat and barley. The unsorted grain and each fraction were ground through a hammer mill (0.188 or 0.375 mm screens) or a roller mill to produce coarse and finely ground treatments. The roller mill was adjusted to produce samples with a similar processing index (wt/v) to the hammer mill. In vitro DMD and total gas production (TGP) were determined after a 12-h incubation. Data were analyzed independently by grain source including the effect of fraction, grinder, degree of processing, and interactions. The TGP (ml) and DMD (%) were similar among fractions (P > 0.10). The TGP and DMD of barley ground using a hammer mill was greater (P < 0.10) than when processed using a roller mill (59.4 ± 2.0 and 24.0 ± 2.0; 41.8 ± 1.0 and 24.0 ± 1.0, respectively) and a similar response was observed for wheat (P < 0.10; 63.8 ± 1.4 and 27.8 ± 1.5; 42.3 ± 0.8 and 26.3 ± 0.8, respectively). Increasing the degree of processing increased TGP (P < 0.10; 47.4 ± 2.0 and 35.9 ± 2.0; 48.9 ± 1.5 and 42.7 ± 1.4, respectively) and DMD (P < 0.10; 36.2 ± 1.0 and 29.6 ± 1.0; 36.4 ± 0.8 and 32.2 ± 0.8, respectively) of barley and wheat. Sorting individual seeds for PCP produces fractions with comparable physical characteristics, DMD, and in vitro TGP.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».