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Enregistrement W4390819502 · doi:10.1139/cjas-2023-0065

Effects of partial replacement of fishmeal with dried porcine soluble on the growth performance, nutrient digestibility, fecal microbiota, and fecal score in weaning pig

2024· article· en· W4390819502 sur OpenAlexvenueno aff
MM Hossain, Sungbo Cho, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésWeaningFecesDry matterBiologyAnimal scienceFish mealCrossbreedNutrientFood scienceMicrobiologyFish <Actinopterygii>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dried porcine solubles (DPSs) are the by-product obtained during the extraction of heparin from the porcine mucosa of the small intestine. The effects of partially replacing fishmeal with DPS in weaning pig diets on growth performance, nutrient digestibility, fecal microbial count, and fecal score were investigated here. A total of 70 crossbred ((Yorkshire × Landrace) × Duroc) weaning pigs were divided into two dietary treatment groups: dietary treatments, CON: 3% fishmeal; DPS: 1.5% fishmeal and 1.5% DPSs. Average daily gain was tended to increase ( p < 0.10) in weaning pigs fed DPS compared to the CON group in week 2. The digestibility of dry matter was tended to improve ( p < 0.10) in weaning pigs fed DPS diet group in week 2 and week 5. Fecal Lactobacillus count was tended to increase ( p < 0.10) and Escherichia coli was tended to decrease ( p < 0.10) in weaning pigs fed DPSs compared to the weaning pigs fed CON at week 5 of the feeding trial. Our findings suggest that partially replacing fishmeal with DPSs in weaning pig diets can have beneficial effects on the growth performance through the tendency to improve dry matter digestibility and fecal microbiota.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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