Microbial characterization and fermentative characteristics of crop maize ensiled with unsalable vegetables
Notice bibliographique
Résumé
Incorporation of carrot or pumpkin at 0, 20 or 40% dry matter (DM-basis) with crop maize, with or without a silage inoculant was evaluated after 70 days ensiling for microbial community diversity, nutrient composition, and aerobic stability. Inclusion of carrots or pumpkin had a strong effect on the silage bacterial community structure but not the fungal community. Bacterial microbial richness was also reduced (P = 0.01) by increasing vegetable proportion. Inverse Simpson's diversity increased (P = 0.04) by 18.3% with carrot maize silage as opposed to pumpkin maize silage at 20 or 40% DM. After 70 d ensiling, silage bacterial microbiota was dominated by Lactobacillus spp. and the fungal microbiota by Candida tropicalis, Kazachstania humilis and Fusarium denticulatum. After 14 d aerobic exposure, fungal diversity was not influenced (P ≥ 0.13) by vegetable type or proportion of inclusion in the silage. Inoculation of vegetable silage lowered silage surface temperatures on day-7 (P = 0.03) and day-14 (P ≤ 0.01) of aerobic stability analysis. Our findings suggest that ensiling unsalable vegetables with crop maize can successfully replace forage at 20 or 40% DM to produce a high-quality livestock feed.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».