390 Creating kibbles with unique starch, fiber, and protein profiles using Canadian ingredients.
Notice bibliographique
Résumé
Within Canada, agronomic conditions determine cultivated crops. In Eastern Canada, crops are mostly corn and soybean. In Western Canada, crop rotations exists with wheat, barley, and oats as cereal grains, canola, and pulse grains such as field pea and lentil. Seeds of these crops together with their co-products may serve as plant-based ingredients to provide starch, fiber, protein, and fat for kibble production. From coast-to-coast, products from raised fish, poultry and livestock may serve as animal-based ingredients to provide protein and fat. While animal and plant protein differ in AA profile and digestibility, changes in functionality beyond gluten content are limited. In contrast, fatty acid profiles differ in omega 3 to 6 ratio among plant and animal sources. Analyses of fiber and starch have focused on assessing quantity; however, both have a range of functional properties. Fibers ranging from low to high viscous affect digesta flow and from slowly to rapidly fermentable alter production of volatile fatty acid (VFA) serving as energy for the gut or whole body. Hulls of cereal grains and pulse grains are low viscous and slowly fermentable. In contrast, fibers such as β-glucan in barley and oats and oligosaccharides in pulse grains are rapidly fermentable and may serve as prebiotic. Cereal grains tend to have a faster rate and total extent of starch digestion and thus glycemic index than pulse grains due to more amylose in pulse grains. Consequently, pulse grains may provide less digestible starch than cereal grains and more resistant starch that is fermented, thereby changing starch from glucose source into VFA source. Resistant starch thus basically acts as dietary fiber. However, differences in starch digestion among grains are reduced with extrusion of kibbles. Functional characteristics of fiber and starch can be altered using ingredient selection and should be considered in petfood formulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».