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Enregistrement W3200360365 · doi:10.1139/cjas-2021-0060

Effect of pelleting on nutrients and energy digestibility in growing pigs fed corn-soybean meal-based diet or diet containing corn distillers dried grains with solubles (cDDGS), wheat middlings, and bakery meal

2021· article· en· W3200360365 sur OpenAlexaffvenue
Élisabeth Chassé, Frédéric Guay, Marie-Pierre Létourneau-Montminy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoybean mealFood scienceDistillers grainsMealChemistryDigestion (alchemy)Dry matterNutrientBiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to determine the effect of pelleting and diet type on the apparent ileal (AID) and total tract digestibility (ATTD) of nutrients and energy in growing pigs. Six pigs were cannulated at the ileum and were assigned to treatments following a crossover design. One diet was a control diet based on corn and soybean meal (CT). Part of it was replaced by corn distillers dried grains with solubles (cDDGS), wheat middlings, and bakery meal in the second diet (ByP). Diets were in mash (CT-MH and ByP-MH) or pelleted (CT-PT and ByP-PT) form. Results showed that pelleting increased digestibility in all diets with a distinct effect on the CT diet (interaction diet × pelleting, P < 0.05). Pelleting improved the AID of dry matter, crude protein, and energy by 17%, 27%, and 17% in the CT diet and by 10%, 9%, and 17% in the ByP diet (P < 0.01). The AID of amino acids followed the effect observed on crude protein (P < 0.01). Pelleting increased AID of total non-starch polysaccharides for the CT diet by 63% and 42% for the ByP diet (P < 0.01). The pelleting conditions improved the degradability of the compounds in the diets during digestion in 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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