Effect of combinations of feed-grade urea and slow-release urea in a finishing beef diet on fermentation in an artificial rumen system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the effect of combinations of feed-grade urea and slow-release urea (SRU) on fermentation and microbial protein synthesis within two artificial rumens (Rusitec) fed a finishing concentrate diet. The experiment was a completely randomized, dose–response design with SRU substituted at levels of 0% (control), 0.5%, 1%, or 1.75% of dry matter (DM) in place of feed-grade urea, with four replicate fermenters per dosage. The diet consisted of 90% concentrate and 10% forage (DM basis). The experiment was conducted over 15 d, with 8 d of adaptation and 7 d of sampling. Dry matter and organic matter disappearances were determined after 48 h of incubation from day 9 to 12, and daily ammonia (NH3) and volatile fatty acid (VFA) production were measured from day 9 to 12. Microbial protein synthesis was determined on days 13–15. Increasing the level of SRU quadratically affected total VFA (Q, P = 0.031) and ammonia (Q, P = 0.034), with a linear increment in acetate (L, P = 0.01) and isovalerate (L, P = 0.05) and reduction in butyrate (L, P = 0.05). Disappearance of neutral detergent fiber (NDF) and acid detergent fiber (ADF) was quadratically affected by levels of SRU, plateauing at 1% SRU. Inclusion of 1% SRU resulted in the highest amount of microbial nitrogen associated with feed particles (Q, P = 0.037). Responses in the efficiency of microbial protein synthesis fluctuated (L, P = 0.002; Q, P = 0.001) and were the highest for 1% SRU. In general, the result of this study showed that 1% SRU in combination with 0.6% urea increased NDF and ADF digestibility and total volatile fatty acid (TVFA) production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».