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Enregistrement W3209705075 · doi:10.1139/cjas-2021-0029

Long-term steam conditioning is needed to maximize the nutritional value of expander-processed soybean expellers

2021· article· en· W3209705075 sur OpenAlexvenueno aff
Charmaine D Espinosa, Maryane S F Oliveira, Joseph R Limbach, Natalia S. Fanelli, Markus K Wiltafsky-Martin, Hans H Stein

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEvonik Operations
Mots-clésAnimal scienceConditioningFecesChemistryUrineSoybean mealFood scienceBiologyBiochemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments were conducted to determine standardized ileal digestibility (SID) of amino acids (AA) and the concentration of metabolizable energy (ME) in non-heat-treated and heat-treated soybean expellers (L-0, L-12, and L-48). L-0 underwent short-term steam conditioning for 60 s, whereas L-12 and L-48 underwent short-term steam conditioning for 60 s and long-term steam conditioning for 12 or 48 min. All heat-treated soybean expellers were expander processed. In experiment 1, 10 ileal-cannulated barrows (54.22 ± 4.54 kg) were allotted to a replicated 5 × 4 Youden square design with eight replicate pigs per diet. Each source of soybean expellers was included in one diet, and a nitrogen-free diet was also used. Results indicated that the SID of AA in non-heat-treated soybean expellers was less (P < 0.01) than in heat-treated soybean expellers. In experiment 2, 40 barrows (17.52 ± 1.63 kg) housed in metabolism crates were allotted to a corn-based diet or four corn–soybean expellers diets. Feces and urine were collected with 5 d adaptation and 4 d collection periods. The ME in non-heat-treated soybean expellers was less (P < 0.01) compared with L-0, L-12, or L-48. In conclusion, the SID of AA and the ME in heat-treated soybean expellers were greater than in non-heat-treated soybean expellers.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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