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Enregistrement W2901414243 · doi:10.1139/cjas-2016-0174

Effect of a protected blend of organic acids and medium-chain fatty acids on growth performance, nutrient digestibility, blood profiles, meat quality, faecal microflora, and faecal gas emission in finishing pigs

2018· article· en· W2901414243 sur OpenAlexvenueno aff
D.H. Nguyen, K.Y. Lee, Huan N. Tran, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecesFood scienceBiologyNutrientLactobacillusAnimal sciencePolyunsaturated fatty acidFatty acidFeed conversion ratioBody weightChemistryFermentationBiochemistryMicrobiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 105 finishing pigs [(Yorkshire × Landrace) × Duroc] with an initial body weight of 51.0 ± 3.33 kg were used in a 10 wk trial to evaluate the effect of a protected blend of organic acids (OAs) and medium-chain fatty acids (MCFAs) in finishing pigs. Pigs were randomly allotted to one of three dietary treatments such as CON (basal diet); MC1 (basal diet + 0.1% protected organic acids); and MC2 (basal diet + 0.2% protected organic acids). Pigs fed the MC1 and MC2 diets increased (P < 0.05) average daily gain and gain to feed ratio compared with the CON diet from weeks 0 to 5 and during the whole experiment. Pigs fed the MC1 and MC2 diets increased (P < 0.05) concentration of immunoglobulin G (IgG) compared with the CON diet at the 5th week. Administration of the MC1 and MC2 diets increased Lactobacillus counts and decreased Escherichia coli counts compared with the CON diet (P < 0.05). However, no significant differences were found on nutrient digestibility, meat quality, and faecal noxious gas emission among treatments. In conclusion, the blend of OAs and MCFAs supplementation increased growth performance, the concentration of IgG, and the Lactobacillus counts, as well as decreased the E. coli counts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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