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Enregistrement W4402097501 · doi:10.3168/jds.2024-25069

Severity of rolling reconstituted high-moisture barley on ensiling characteristics and in vitro ruminal fermentation

2024· article· en· W4402097501 sur OpenAlexafffund
B. Lynch, Gabriel O Ribeiro, T. Mutsvangwa, G.B. Penner

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDry matterFermentationRandomized block designOrganic matterStarchRumenAgronomyAnimal scienceFood scienceChemistryMaterials scienceMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barley grain sources with variable kernel sizes makes adequate and consistent processing of kernels challenging. This study evaluated how the severity of processing for reconstituted high-moisture (65% on DM basis) barley (RHB) affects ensiling characteristics and in vitro ruminal fermentation. Three independent sources of light (<630 g/500 mL) and heavy (>670 g/500 mL) barley were blended to create 4 sources of variable kernel sized barley (646 g/500 mL). Reconstituted high-moisture barley rolled using a 1.40-mm gap width for finely processed RHB (RHBF), a 1.86-mm gap width for medium processed RHB (RHBM), or a 2.31-mm gap width for coarsely processed RHB (RHBC) was ensiled for 1 or 5 mo with dry rolled barley (DRB; roller gap width 1.86 mm) used as a control. The 1-mo RHB and the DRB were further evaluated using the rumen in vitro simulation technique (RUSITEC) to investigate the effects of severity of processing for RHB on ruminal fermentation, and gas, methane, and microbial protein production. Using a randomized complete block design (n = 4), 16 fermenters from 2 RUSITEC apparatuses were used to assess the 4 sources and 4 processing treatments. The addition of water increased kernel width before rolling and resulted in increased kernel length, width, and thickness for RHB relative to DRB. Increasing processing severity for RHB linearly increased kernel width. The percentage of fine particles (<1.18 mm) was greater for DRB than RHBF, but did not differ by processing severity for RHB. Dry matter, OM, and starch disappearance were not different between DRB and RHBF, but linearly increased with increasing processing severity for RHB. Fermenter pH tended to be less for DRB relative to RHBF. In conclusion, the reduction in fine particles with the addition of water for RHB may prevent a decline in fermenter pH and when processed to achieve the same processing index using a smaller roller gap width, yielded similar DM and OM disappearance suggesting a lesser risk for low ruminal pH without compromising digestibility.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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