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Enregistrement W3171365972 · doi:10.1139/cjas-2021-0026

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

2021· article· en· W3171365972 sur OpenAlexvenueno aff
Vetriselvi Sampath, Jae Hong Park, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbioticDry matterLactobacillus plantarumNutrientFood scienceAnimal scienceBiologyNutrient densityLactobacillusFermentationLactic acidBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,001
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 technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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