Modelling net energy of commercial cat diets
Notice bibliographique
Résumé
Net energy accounts for the proportion of energy expenditure attributed to the digestion, metabolism, and absorption of ingested food. Currently, there are no models available to predict net energy density of food for domestic cats. Therefore, the objectives of this study were to measure the heat increment of feeding in cats, and to model the net energy of commercial diets. Metabolizable energy and calorimetry data from two previous studies was reanalyzed to create net energy models in the present study. Energy expenditure was calculated using measurements of CO2 production and O2 consumption. Net energy was determined as the metabolizable energy of the diets minus the heat increment of feeding. The heat increment of feeding was determined as the area under the energy expenditure curve above the resting fed metabolic rate. Eight net energy models were developed using metabolizable energy, 1 of 4 dietary parameters (crude protein, fat, fiber, and starch), and heat increment of feeding values from 0-2 h or 0-21 h. Two hours postprandial, and over the full calorimetry period, the heat increment of feeding amounted for 1.74, and 20.9% of the metabolizable energy, respectively. Of the models tested, the models using crude protein in combination with metabolizable energy as dietary parameters best fit the observed data, thus providing a more accurate estimate of dietary energy availability for cats.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».