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Enregistrement W3216563949 · doi:10.24099/vet.arhiv.1138

Determining the effect of natural inhibitors on sesame meal degradability using in vitro three step method

2021· article· en· W3216563949 sur OpenAlexaff
Maghsoud Besharati, Valiollah Palangı, Akbar Taghizadeh, Adem Kaya, Soheila Abachi

Notice bibliographique

RevueVeterinarski arhiv · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesIran National Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésRumenTannic acidDry matterNeutral Detergent FiberChemistryMealFood scienceGastrointestinal tractMonensinAnimal scienceBiochemistryBiologyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this experiment was to investigate the beneficial effect of monensin, tannic acid and cinnamon essential oil addition on sesame meal degradability by the three-step in vitro method. The effect of experimental additives on the degradability of sesame meal in the rumen, after rumen and in the whole gastrointestinal tract was significant (P<0.05). The in vitro ruminal and intestinal digestibility of sesame meal crude protein with experimental additives was in the range of 76 to 84% and 49 to 60%, respectively. The intestinal degradability of crude protein increased with the addition of cinnamon essential oil (about 10%). Addition of monensin, tannic acid, and cinnamon essential oil significantly increased the degradability of Neutral Detergent Fiber (NDF) and Acid Detergent Fiber (ADF) in the rumen, intestines and the whole gastrointestinal tract. The results showed that cinnamon essential oil (125 mg/L) increased the degradability of dry matter (DM), organic matter (OM), crude protein (CP), ADF and NDF in the rumen, after rumen and the whole digestive tract compared to all treatments (P<0.05). The results showed that addition of tannic acid (100 mg/L) decreased the disappearance of crude protein in the rumen, while it increased crude protein’s disappearance in the after rumen (P<0.05).

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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