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Enregistrement W2974023570 · doi:10.1139/cjas-2019-0055

Nutritional evaluation of seal by-products as an alternative protein source for use in monogastric animals

2019· article· en· W2974023570 sur OpenAlexaffvenue
Derek Anderson, Gina Priest, Stephanie A. Collins, Janice MacIsaac

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonogastricSeal (emblem)RuminantFood scienceFecesSilageFermentationBiologyAnimal scienceAnimal nutritionChemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seal by-products (grey seal with the bone in, grey seal with the bone removed, and harp seal) were subjected to five different processing methods: high (100 °C) and low (45 °C) temperature oven-drying, freeze-drying (FD), silage by acid or natural fermentation. Growth performance of diets containing these seal by-products was evaluated in rats as a monogastric model species. With the exception of naturally fermented grey seal without bone, weight gains for rats fed the boneless grey seal products were highest of the seal products (24.65–30.04 g rat−1) and statistically similar to those of rats fed casein (32.15 g rat−1). An in vivo crude protein (CP) digestibility study was conducted using 12 adult white rats in metabolic cages that allowed separate collection of urine and feces. The 16% CP diets contained chromic oxide as an inert fecal marker at 0.5%. Total fecal and urine production, as well as feed and water intake, were recorded daily within the three experimental periods. Digestibility of CP was significantly higher for the naturally fermented grey seal without bone silage (94.0%) than casein (89.0%), whereas the other seal products were statistically similar (91.7%–92.7%). The CP content of FD grey seal was as high as 91.7% (FD). Seal by-products have the potential to be used as alternative high-protein feedstuffs in monogastric diets.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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