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Enregistrement W4387769615 · doi:10.21203/rs.3.rs-3406629/v1

In vitro fermentation with inoculated goat rumen to evaluate the degradation of diets supplemented with three levels of protected palmitic acid

2023· preprint· en· W4387769615 sur OpenAlexaff
Jenny Nathalia Álvarez-Torres, J. Efrén Ramírez‐Bribiesca, Yuridia Bautista–Martínez, María Magdalena Crosby-Galván, Lorenzo Danilo Granados–Rivera, Mónica Ramírez-Mella, Alexis Ruíz-González

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenPropionateDry matterFermentationPalmitic acidChemistryIncubationFatty acidNeutral Detergent FiberAnimal scienceFood scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Few studies evaluate the impact of a lipid-rich diet with palmitic acid (PA) in ruminal fermentation. The objective was to evaluate the in vitro bath culture of the protected PA on the ruminal fermentative variables. Four diets were used: a) without protected PA (nPA), b) inclusion of protected PA at three levels: PA3 = 3%, PA6 = 6%, and PA9 = 9% dry matter (DM). The results indicated that protected PA decreased gas production (p ≤ 0.05). DM and organic matter (OM) degradation after 72h of incubation linearly decreased (p ≤ 0.05) with a high level of protected PA. Neutral and acid detergent fiber degradation had no significant differences between treatments (p > 0.05). PA concentration in ruminal fluid had a linear effect with an increase from PA3 to PA9. Propionate had a quadratic effect (p ≤ 0.05) from nPA to PA3, and total volatile fatty acids had a linear decrease (p ≤ 0.05) from nPA to PA9. In conclusion, supplements with protected PA at 3 and 6% increased PA availability, and the results indicate good benefits of protected PA on fermentative variables. The doses of 3 and 6% of protected PA are recommended for use and evaluation in lactating goats.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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