Inclusion of probiotic (<i>Lactobacillus plantarum</i>) in high- and low-nutrient-density diets reveals a positive result on the growth performance, nutrient digestibility, gas emission, and blood profile in growing pigs
Notice bibliographique
Résumé
A total of 160 growing pigs (24.69 ± 1.89 kg) were randomly assigned to one of four treatments in a 2 × 2 factorial design with two different levels of nutrient density diet with or without 0.3% probiotic (Lactobacillus plantarum). Each treatment had eight replicates with five pigs (three gilts and two barrows) per pen. At the end of the trial, pigs fed 0.3% probiotic supplement had significantly increased body weight, whereas the average daily gain and gain to feed ratio was significantly increased in both probiotic and high-nutrient density (HD) diet. The nutrient digestibility of dry matter was significantly increased in pigs fed HD diet, whereas nitrogen and gross energy digestibility and blood characters immunoglobulin and lymphocyte counts were significantly increased in both HD and probiotic groups. Inclusion of HD diet with 0.3% probiotic significantly decreased NH3 and H2S gas emission. Moreover, nitrogen and energy showed a significant interaction between probiotic and density diet. In summary, dietary probiotics with HD diet increased the growth performance, nutrient digestibility, blood profile, and reduced gas emission. We suggest that 0.3% probiotic with HD diet could serve as an alternative feed additive to enhance the growth performance of growing pigs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».