Effect of engineered biocarbon on rumen fermentation, microbial protein synthesis, and methane production in an artificial rumen (RUSITEC) fed a high forage diet1
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate the effects of adding engineered biocarbon to a high-forage diet on ruminal fermentation, nutrient digestion, and enteric methane (CH4) production in a semi-continuous culture artificial rumen system (RUSITEC). The experiment was a completely randomized block design with four treatments assigned to sixteen fermentation vessels (four/treatment) in two RUSITEC apparatuses. The basal diet consisted of 60% barley silage, 27% barley grain, 10% canola meal, and 3% supplement (DM basis) with biocarbon added at 0, 0.5, 1, and 2% of substrate DM. The study period was 17 d, with a 10-d adaptation and 7-d sample collection period. Increasing biocarbon linearly increased (P < 0.05) disappearance of DM, OM, CP, ADF and NDF. Compared to control, increasing biocarbon enhanced (P < 0.01) production of total VFA, acetate, propionate, branch-chained VFAs, and tended to increase (P = 0.06) NH3-N. Microbial protein synthesis linearly increased (P = 0.01) with increasing biocarbon. Addition of biocarbon reduced overall CH4 production compared with the control (P ≤ 0.05). There were no differences (P > 0.05) in production of total gas, large or small peptides, or in the number of protozoa as a result of addition of biocarbon to the diet. Addition of biocarbon to a forage diet increased DM digestibility by up to 2%, while lowering enteric CH4 production and enhancing microbial protein synthesis in in vitro semi- continuous culture fermenters.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».