Effect of mixtures of legume species on ruminal fermentation, methane, and microbial nitrogen production in batch and continuous culture (RUSITEC) systems
Notice bibliographique
Résumé
The effect of cicer milkvetch ( Astragalus cicer L.) and sainfoin ( Onobrychis viciifolia Scop.) on ruminal fermentation, methane production, and microbial nitrogen synthesis was assessed in two experiments. Experiment 1 analyzed two legumes, cicer milkvetch and sainfoin at two stages (vegetative and late flower) incubated with alfalfa ( Medicago sativa) at five inclusion rates 0:100; 25:75, 50:50, 75:25, and 100:0 (as DM) in batch culture. Experiment 2 analyzed vegetative cicer milkvetch and alfalfa incubated in ratios of 25:75, 50:50, 75:25, and 100:0 (as DM) in continuous culture systems (RUSITEC). In batch culture, increased dry matter disappearance (DMD), and propionate percentage (%total), and reduced methane (mg·g−1 DMD) occurred with vegetative cicer milkvetch inclusion. In RUSITEC, DMD linearly increased ( P < 0.01), acetate:propionate ratio quadratically decreased, while ammonia (NH3-N) concentration ( P < 0.01) and butyrate percentage (%total) linearly decreased ( P < 0.05) with increasing inclusion of cicer milkvetch. No differences were observed for methane (CH4) production (mg·g−1 DMD), or short chain fatty acid (SCFA) production (mmol·day−1). Microbial nitrogen synthesis and efficiency of protein synthesis linearly increased ( P < 0.05) with increased inclusion of cicer milkvetch. Results suggest cicer milkvetch may result in synchronicity of energy and nitrogen during rumen fermentation, which could enhance cattle production.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».