169 Evaluation and Improvement of the Nutritional Value of co-Products for Swine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feed accounts for the greatest portion of swine production costs, and feed cost has been increasing during the last decades due to increased competition of feed ingredients with the food and biofuel industry. Exposure to climate change is also expected to impact feed cost by changing growing conditions, and recent supply chain disruptions undermine the pricing structure for imported feedstuffs. Therefore, the need for alternative feed ingredients to ensure the economic sustainability of the swine industry cannot be overstated. To this end, utilization of co-products from the agri-processing of cereals and oilseed crops has the potential to help mitigate feed cost and to reduce the environmental footprint of pork production. In general, however, co-products of the agri-processing industry tend to be more variable in their nutrient composition and content of such anti-nutritional factors as non-starch polysaccharides, phytate, and trypsin inhibitors. For these reasons, it is critical that co-products are characterized for the nutritional value and means to enhance their nutritive value examined. We have evaluated a wide range of co-products, including canola meal, camelina meal, hemp meal, extruded soybean meal, wheat co-products, flaxseed meal, etc., and means of enhancing their nutritive values. Examined approaches to ameliorate the negative impact of anti-nutritional factors and optimize energy and nutrient availability in these co-products include: exogenous enzymes supplementation to increase nutrient digestibility, heat treatments to reduce anti-nutritional factors, and particle size reduction to increase nutrient availability. Results of many of our studies clearly demonstrate that the nutritive value of these co-products for swine can be improved significantly through the application of these approaches, thus, offering opportunities to ensure sustainable swine production systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».