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Enregistrement W3109756727 · doi:10.1093/jas/skaa278.695

PSXI-15 Effects of post-pyrolysis treated biochars on nutrient disappearance, methane production and ruminal fermentation of a silage-based diet in an artificial rumen system (RUSITEC)

2020· article· en· W3109756727 sur OpenAlexaff
Paul Tamayao, Gabriel O Ribeiro, Tim A. McAllister, Hee‐Eun Yang, A.M. Saleem, Kim Ominski, E. K. Okine, E. J. McGeough

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of LethbridgeUniversity of SaskatchewanUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageBiocharDry matterRumenChemistryAnimal scienceFermentationFood scienceNutrientOrganic matterNeutral Detergent FiberAgronomyBiologyPyrolysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated the effects of post-pyrolysis treated biochar on nutrient disappearance, total gas and methane (CH4) production, rumen fermentation and microbial protein synthesis in an artificial rumen system (RUSITEC) fed a barley silage-based diet. The basal diet consisted of 60% barley silage, 27% barley grain, 10% canola meal and 3% mineral/vitamin supplement (DM basis). Three spruced-based biochars, treated post-pyrolysis with either zinc chloride, hydrochloric acid/nitric acid mixture or sulfuric acid were added at 2.0% of substrate DM. In a randomized complete block design, treatments were assigned to sixteen vessels (n = 4/treatment) in two RUSITEC systems. The experiment was conducted over 15 d, with 8 d of adaptation and 7 d of sampling. Nutrient disappearance of dry matter (DM), organic matter (OM), acid detergent fiber (ADF) and neutral detergent fiber (NDF) was determined after 48 h of incubation from d 9 to 12, and microbial protein synthesis was measured from d 13–15. Data were analyzed using PROC MIXED in SAS, with the fixed effect of treatment and random effect of RUSITEC system and vessel. Biochar inclusion did not affect disappearance of DM (P = 0.49), OM (P = 0.60), CP (P = 0.14), NDF (P = 0.48), ADF (P = 0.11) or starch (P = 0.58). Biochar also had no effect on total gas production (P = 0.31) or CH4 produced expressed as a % of total gas production (P = 0.06), mg/d (P = 0.70), mg/g of DM incubated (P = 0.74), or mg/g of DM digested (P = 0.64). No effect on total VFA (P = 0.56) or NH3-N (P = 0.20) production were observed. Neither microbial protein synthesis nor total protozoa count were affected by biochar addition (P > 0.05). In conclusion, biochar inclusion in a silage-based diet did not exhibit the potential to mitigate CH4 emissions or improve digestion in a RUSITEC system.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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