Thermal decomposition, chemical composition,<i>in vitro</i>digestibility and gas production and<i>in situ</i>degradability of oilseed residues from the biofuel industry
Notice bibliographique
Résumé
Thermal analysis could rapidly and easily predict nutritional value of ruminant feeds. The hypothesis is that crambe meal (CM) has a quality similar to that of soybean meal (SM), and the objective of this study was to determine the nutritional characteristics of CM and compare them to those of SM. CM had greater concentrations of phytic acid (26.3 vs. 16.0 g/kg) and phenol compounds (615 vs. 393 mg gallic acid (GAE)/kg) than SM. In vitro dry matter (DM) digestibility was lower for CM than SM (752 vs. 975 g/kg DM). Cumulative in vitro gas production at 48 h of incubation (14.1 vs. 19.4 mL/100 mg substrate DM), and energy release (4.5 vs. 5.7 kJ/g substrate DM) were lower for CM than SM. CM had a higher concentration of low digestible fiber, hence degradability of DM was lower and the proportion of indigestible fraction was greater for CM than SM. High concentrations of indigestible compounds were likely responsible for lower gas production of CM compared to SM. These results suggest CM quality is lower than that of SM and that thermal analysis is a useful tool to precisely determine the nutritive value of oilseed residues.
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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) | 0,000 | 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 ».