Dietary inclusion of mineral detoxified nano-sulfur dispersion on growth performance, fecal score, fecal microbiota, gas emission, blood profile, nutrient digestibility, and meat quality in finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
This study is to evaluate the effects of mineral detoxified nano-sulfur dispersion (DSD) on growth performance, fecal score, fecal microbiota, gas emissions, blood profile, nutrient digestibility, and meat quality in finishing pigs. A total of 160 pigs with an initial body weight (BW) of 54.90 ± 5.10 kg were randomly assigned to two treatments including basal diet and basal diet with 10 ppm DSD. During the 10 wk trial, there were no differences in BW, average daily gain, average daily feed intake, and gain to feed ratio between the control and DSD groups. Also, the fecal score, fecal microbiota, gas emission were not affected by DSD diet. Dietary inclusion of DSD tended to increase water-holding capacity and decrease cooking loss and drip loss. At week 5, serum concentrations of glucose, calcium (Ca), total cholesterol, and high-density level cholesterol were increased, and triglyceride concentration was reduced in pigs fed with DSD than control diets. In summary, the inclusion of dietary DSD in the finishing pig diet has improved serum Ca, glucose concentrations, and lipid profiles as well as improves some meat quality traits.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».