Chemical Composition, In Vitro Digestibility and Rumen Fermentation Kinetics of Agro-Industrial By-Products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The nutritive value of 26 agro-industrial by-products was assessed from their chemical composition, in vitro digestibility and rumen fermentation kinetics. By-products from sugar beet, grape, olive tree, almond, broccoli, lettuce, asparagus, green bean, artichoke, peas, broad beans, tomato, pepper, apple pomace and citrus were evaluated. Chemical composition, in vitro digestibility and fermentation kinetics varied largely across the by-products. Data were subjected to multivariate and principal component analyses (PCA). According to a multivariate cluster analysis chart, samples formed four distinctive groups (A-D). Less degradable by-products were olive tree leaves, pepper skins and grape seeds (group A); whereas the more degradable ones were sugar beet, orange, lemon and clementine pulps (group D). In the PCA plot, component 1 segregated samples of groups A and B from those of groups C and D. Considering the large variability among by-products, most of them can be regarded as potential ingredients in ruminant rations. Depending on the characteristic nutritive value of each by-product, these feedstuffs can provide alternative sources of energy (e.g., citrus pulps), protein (e.g., asparagus rinds), soluble fibre (e.g., sugar beet pulp) or less digestible roughage (e.g., grape seeds or pepper skin).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle