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Enregistrement W2600042018 · doi:10.1139/cjas-2015-0167

Effects of dietary fat:carbohydrate ratio on nutrient digestibility, serum parameters, and production performance in male silver foxes (<i>Vulpes vulpes</i>) during the winter fur-growing period

2016· article· en· W2600042018 sur OpenAlexvenueno aff
Ting Zhang, Zhong Wei, Wei Sun, Zhuo Wang, Haoran Sun, Yanyan Fan, Guangyu Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jilin Province
Mots-clésAnimal scienceBiologyCarbohydrateNutrientTriglycerideProtein efficiency ratioVulpesFeed conversion ratioCholesterolBody weightEndocrinologyBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forty male silver foxes were used to investigate the effects of increasing dietary fat:carbohydrate (F:C) ratio {34:34, 41:28, 48:22, and 55:17 [metabolizable energy basis (ME)]} on growth performance, nutrient digestibility, serum parameters, and pelt quality during the winter fur-growing period. The results showed that average daily feed intake, average daily ME intake, average daily gain (ADG), feed efficiency, and protein digestibility were improved (P < 0.01 or P < 0.05) when dietary F:C ratio ranging from 34:34 to 48:22. However, foxes that received the 55:17 feed had lower (P < 0.05) ADG and protein digestibility than the other groups. The fat digestibility was increased (P < 0.01), and the carbohydrate digestibility was decreased (P < 0.01) with the increasing dietary F:C ratio. In addition, serum triglyceride and low-density lipoprotein cholesterol significantly increased (P < 0.05) as dietary F:C ratio increased. Changing dietary F:C ratio from 34:34 to 48:22 resulted in an increase in pelt quality, but it had negative effects on growth and pelt quality when foxes received 55:17 feed. We conclude that the optimal dietary F:C ratio for silver foxes during the winter fur-growing period was 48:22.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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