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Enregistrement W2994402146 · doi:10.1139/cjas-2018-0160

Effects of dietary levan-type fructan on growth performance, blood profiles, fecal noxious gas emissions, and litter performance in lactating sows

2019· article· en· W2994402146 sur OpenAlexvenueno aff
Han Lin Li, Huan Shi, Pin Yao Zhao, 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 subventionnairesnon disponible
Mots-clésFructanFecesAnimal scienceLitterWeaningBiologyChemistryFood scienceSucroseAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In total, 28 multiparous sows (n = 7) and their litters were used to determine the effects of levan-type fructan supplementation on growth performance, nutrient digestibility, blood profiles, and fecal noxious gas emissions. The dietary treatments included (1) CON, basal diet; (2) FC1, CON + 0.1% fructan; (3) FC2, CON + 0.2% fructan; and (4) FC3, CON + 0.3% fructan. No significant differences were observed (P > 0.05) in body weight (BW), average daily feed intake, or back fat loss in lactating sows among treatments. However, blood lymphocyte concentrates were higher (P < 0.05) in sows fed levan-containing diets than in those fed the CON diet. Weaning BW and overall average daily gain (ADG) of piglets in the FC3 treatment were higher (P < 0.05) than piglets in the CON treatment. Blood lymphocytes and nutrient digestibility of sows, as well as the weaning BW and the ADG of piglets were increased linearly (P < 0.05) as the concentration of levan increased in the diet. The diarrhea score of piglets and the fecal gas emissions of sows decreased linearly (P < 0.05) as dietary levan increased. In conclusion, levan supplementation did not affect feed intake or decrease back fat loss of lactating sows, but it improved nutrient digestibility and immune ability, decreased fecal noxious gas emissions of lactating sows, and it improved growth performance and reduced diarrhea in piglets.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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