Opportunities for Camelina Meal as a Livestock Feed Ingredient
Notice bibliographique
Résumé
Camelina sativa is an annual oilseed crop that requires low inputs. Recently, interest in camelina oil for both human use and biofuel production has increased. Camelina oil extraction is performed through two main methods, namely, mechanical expulsion and solvent extraction. The resulting meals from the oil extraction process show promise as an animal feed due to their high crude protein content. Solvent extraction removes more oil from the seed, which results in a meal that is lower in fat and higher in crude protein concentration than expelled meal (3.52 vs. 13.69% and 41.04 vs. 34.65%, respectively). Solvent-extracted camelina meal has a similar chemical composition to canola meal but less crude protein and more fiber than soybean meal. Camelina meal is also limited by its anti-nutritional factors, mainly glucosinolates. Camelina meal contains 23.10 to 44.90 mmol/kg of glucosinolates, but processing methods may be able to decrease the total glucosinolates. Heat-treating the camelina meal can decrease glucosinolates and remove residual solvent in the solvent-extracted meal. The fungal fermentation of canola meal has also decreased glucosinolates, which could be used in camelina meal as well. The selective breeding of camelina varieties to decrease glucosinolates in the plant is also a solution to the high glucosinolates found in camelina meal. Current feed regulations in the US and Canada limit camelina meal to 10% inclusion in broiler chicken, laying hen, and cattle diets.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».