Comparison of two internal markers and near-infrared spectroscopy (NIRS) for predicting nutrient digestibility in beef cattle offered diets varying in forage quantity and quality
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate acid detergent lignin (ADL), amylase-treated ash-corrected undigestible neutral detergent fiber (uNDFom), and near-infrared spectroscopy (NIRS) of feces as methods to estimate the digestibility of beef cattle diets varying in forage quantity and quality. Five digestibility studies provided individual fecal samples and corresponding apparent total tract digestibility (TTD) of nutrients ( n = 229). An NIRS calibration was expanded with dried and ground samples and calibration performance evaluated using internal cross-validation. Mean fecal recovery of markers were 94.2% (SD ± 15.7%) for ADL and 87.5% (SD ± 11.1%) for uNDFom. The R2 between NIRS and TTD was greater than 0.83 except for ADF digestibility ( R2 = 0.63); however, R2 < 0.78 for internal markers. Concordance correlation coefficients between NIRS and TTD were greater than 0.77, between 0.63 and 0.82 for ADL, and 0.26 to 0.78 for uNDFom. Correction bias (Cb) was greater than 0.76 except for ADF digestibility (Cb = 0.58) as estimated by uNDFom. The mean square error of prediction for NIRS predicted digestibility were lower (<10.7) than those estimated by internal markers. Digestibility predictions from NIRS were more accurate and precise than estimated using the internal makers.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».