Effects of artificial sweeteners on feed palatability and performance in weaned pigs
Notice bibliographique
Résumé
In experiment 1, a total of 30 weaning pigs were allotted to three dietary treatments to check the palatability of the dietary feed. Diet treatments were as follows: reference diets = basal diets + 0.05% saccharin (50% Saccharin-natrium), TRT1 = 0.03% saccharin–neotame mix (50% Saccharine-natrium + 2% Neotame), TRT2 = 0.02% neotame (10% Neotame), and TRT3 = 0.02% saccharin–neotame mix (10% Saccharine-natrium + 10% Neotame). TRT2 group was significantly higher than other treatments in palatability (P < 0.05). In experiment 2, a total of 52 weaning pigs were allotted to four dietary treatments. In the average daily gain and average daily feed intake over 1 wk, the TRT2 group was significantly higher than the TRT1 and TRT3 groups (P < 0.05). The concentration of triglyceride in the blood was highest in the TRT1 treated group and the lowest in the TRT2 group (P < 0.05). The Lactobacillus was significantly higher in the TRT2 and TRT3 treatments compared with 0.05% saccharin (50% Saccharine-natrium) (P < 0.05). There was no significant difference in the number of Escherichia coli (P < 0.05). In conclusion, diets supplemented with neotame could improve palatability, and artificial sweeteners can affect nutrient digestibility, blood characteristic, and fecal microbiota.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».