Effects of the inclusion of Moringa oleifera seed on rumen fermentation and methane production in a beef cattle diet using the rumen simulation technique (Rusitec)
Notice bibliographique
Résumé
Moringa oleifera seeds are currently being used as a livestock feed across tropical regions of the world due to its availability and palatability. However, limited knowledge exists on the effects of the raw seeds on ruminant metabolism. As such, the rumen stimulation technique was used to evaluate the effects of substituting increasing concentrations of ground Moringa seeds (0, 100, 200 and 400 g/kg concentrate dry matter (DM)) in the diet on rumen fermentation and methane production. Two identical, Rusitec apparatuses, each with eight fermenters were used with the first 8 days used for adaptation and days 9 to 16 used for measurements. Fermenters were fed a total mixed ration with Urochloa brizantha as the forage. Disappearance of DM, CP, NDF and ADF linearly decreased (P<0.01) with increasing concentrations of Moringa seeds in the diet. Total volatile fatty acid production and the acetate to propionate ratio were also linearly decreased (P<0.01). However, only the 400 g/kg (concentrate DM basis) treatment differed (P<0.01) from the control. Methane production (%), total microbial incorporation of 15N and total production of microbial N linearly decreased (P<0.01) as the inclusion of Moringa seeds increased. Though the inclusion of Moringa seeds in the diet decreased CH4 production, this arose from an unfavourable decrease in diet digestibility and rumen fermentation parameters.
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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 ».