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Enregistrement W2964416767 · doi:10.1139/cjas-2018-0184

Effect of carbohydrases on growth performance, nutrient digestibility, blood profiles, and fecal microbiota in weanling pigs fed reduced energy diet

2019· article· en· W2964416767 sur OpenAlexvenueno aff
Xiang Ao, Song Zhang, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Research Institute of Bioscience and BiotechnologyKorea Institute of Planning and Evaluation for Technology in Food, Agriculture, Forestry and Fisheries
Mots-clésCarbohydraseWeanlingDry matterAnimal scienceFecesBiologyNutrientCrossbreedEndocrinologyBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to evaluate the effect of carbohydrases on growth performance, nutrient digestibility, blood profiles, and fecal microbiota in weanling pigs fed reduced energy diet. A total of 160 crossbred [(Yorkshire × Landrace) × Duroc)] weanling pigs with an initial body weight (BW) of 7.23 ± 1.08 kg were used in this 42 d trial. Pigs were randomly allocated in one of the following four dietary treatments: (1) CON, basal diet [net energy (NE) 2545 kcal kg−1]; (2) LE, low-energy diet (NE 2470 kcal kg−1); (3) LEC1, LE + 0.1% carbohydrase; and (4) LEC2, LE + 0.2% carbohydrase based on the sex and BW. There were eight replications (pens) per treatment with five pigs (two male and three female) per pen. During day 0–7, pigs fed with LE diet had lower (P < 0.05) average daily gain (ADG) and average daily feed intake than those fed with CON and LEC2 diets. LE group reduced (P < 0.05) ADG throughout the experiment compared with CON and LEC2 groups. LE group reduced (P < 0.05) the digestibility of dry matter, nitrogen, and gross energy compared with LEC2 diet. Taken together, LE diet caused detrimental effects on growth performance and nutrient digestibility in weanlings, whereas the addition of carbohydrases (0.2%) partially counteracted these negative effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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