Impact of Inoculation with Pediococcus pentosaceus in Combination with Chitinase on Bale Core Temperature, Nutrient Composition, Microbial Ecology, and Ruminal Digestion of High-Moisture Alfalfa Hay
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effects of Pediococcus pentosaceus (PP) and chitinase combinations on the conservation and nutritive value of alfalfa high-moisture hay (HMH). P. pentosaceus [1012 colony forming unit/g fresh forage] combined with (g/tonne of fresh forage) 1.5 (PP + LC), 7.5 (PP + MC), or 15.0 (PP + HC) g of LANiHay01 chitinase (Exp. 1) or with LANiHay02 (PP + Fe; 1.5 g), LANiHay01 (PP + Pe; 1.5 g), or Sigma (PP + Si; 55 mg) chitinase/tonne (Exp. 2) were used in 2016. In 2017, PP was applied alone or in combination with LANiHay01 at 1.5 g (PP + LC) or 7.5 g (PP + MC) chitinase/tonne (Exp. 3 and 4). Deionized water and propionic acid (4.0 L/tonne of fresh forage in Exp. 1 and 2 and at 6.0 L/tonne of fresh forage in Exp. 3 and 4) were applied as neutral (CON) and positive control (CON+), respectively. The maximum temperature (r2 = 0.66) and NH3-N concentration (r2 = 0.80) of the HMH were positively related to total microbial populations. PP + MC had lower (p ≤ 0.05) yeast and mold counts than CON in Exp. 3 and 4 while the neutral detergent fiber degradability was greater (p < 0.01) for PP + MC and PP + LC than CON in Exp. 1 and 3, respectively. P. pentosaceus in combination with chitinase has the potential in conserving the nutrient quality of alfalfa HMH.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».