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Enregistrement W2745606370 · doi:10.5539/jas.v9n9p141

Evaluation of the Addition of Urea or Calcium Oxide (CaO) on the Recovery of Dry Matter of the By-Product of Sweet Corn Silage

2017· article· en· W2745606370 sur OpenAlexvenueno aff
Dheynne Alves Vieira, Andréia Santos Cezário, Tiago Neves Pereira Valente, Jéferson Corrêa Ribeiro, Wallacy Barbacena Rosa dos Santos, Paulo Rogério Nunes Ferreira

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageDry matterUreaChemistryFermentationCompletely randomized designAnimal scienceAgronomyCalciumFood scienceBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate the effects of the addition of different percentages of urea or calcium oxide (CaO) on the fermentative characteristics and chemical composition of the by-product of sweet corn silage, without whole kernel corn. The experimental design was completely randomized in a 2 × 5 factorial scheme, with two additives (CaO or urea) and five inclusion levels (0, 0.5, 1.0, 1.5, and 2.0% in natural matter of by-product of sweet corn silage). There was interaction between the type of additives and addition levels (CaO or urea) for pH values (P < 0.05). The mean pH values ranged from 3.40 to 5.36 in the additive silage. For effluent production, the additive type interaction and addition levels were significant (P < 0.05). The addition of CaO independent of the level used was not effective in reducing dry matter (DM) losses during ensilage. The total losses of DM presented a significant increase with the levels of addition of CaO, varying from 91 to 177% in relation to the control silage. The addition of urea to all levels had a satisfactory effect on the total loss of DM, ranging from 38 to 69% improvement in the reduction in relation to the control silage. The additive CaO was not efficient in reducing the fermentation losses and preserving the silage. However, urea was efficient in the recovery of DM in the ensilage process.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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