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Enregistrement W4409265834 · doi:10.1002/jsfa.14263

Dose–response effects of dietary inclusion of agro‐industrial by‐products on <i>in vitro</i> ruminal fermentation and methane production

2025· article· en· W4409265834 sur OpenAlexfundno aff
Benchu Xue, T. Yan, Sokratis Stergiadis, Laurence Smith, Katerina Theodoridou

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésDry matterRumenChemistryFood sciencePomaceRuminantFermentationDistillers grainsBy-productMushroomAnimal scienceAgronomyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND As the agro‐industry produces considerable amounts of by‐products globally, it is acknowledged that there is a need to address the environmental issues related to their disposal and the resource competition between food for humans and feed for animals. The aim of this study was to explore, in vitro, the effects of various by‐products from the agro‐industry on rumen fermentation and methane emission. Samples were collected from various food processing industries, including red and green apple pomace (RAP, GAP), hempseed cake (HC), coffee hulls (CH), coffee grounds (CG), spent mushroom compost (SMC) and distiller's dried grains with solubles (DDGS). In doses of 100, 200 and 300 g kg−1, the tested by‐products were incubated in rumen fluid, where the by‐products replaced equal amounts of substrates. RESULTS Gas production (GP) and dry matter digestibility (DMD) decreased linearly for most of the tested by‐products with the growth of doses (P < 0.001), while NH3‐N concentration increased linearly. Linear decreases were observed in CH4 production with increasing doses of all by‐products (P < 0.05). The reduction of CH4 production ranged from 21.4% to 33.6% at doses of 100–300 g kg−1, but reductions were only observed at a dose of 100 g kg−1 when CH4 productions were corrected by digested dry matter (P < 0.05). RAP, GAP and HC were higher than CH, CG and SMC for the comparison of key parameters including DMD, GP and volatile fatty acids. Better methane‐mitigating effects were observed for RAP, GAP and HC than for the control group and CH, CG and SMC. CONCLUSION Most of the by‐products tested were found to be a potential option for replacing conventional feed ingredients but should not exceed a dose at 200 g kg−1. © 2025 The Author(s). Journal of the Science of Food and Agriculture published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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