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Enregistrement W6983655515

Net energy of dry extruded expelled soybean meal for growing pigs determined by indirect calorimetry and validation of net energy system using a typical Western Canadian grower finisher diet

2013· dissertation· en· W6983655515 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingNucleofectionDiafiltrationWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this research were to determine the net energy (NE) of dry extruded expelled soybean meal (DESBM) using an indirect calorimetry (IC) in growing pigs, to determine the effect of multi-enzyme supplementation on the NE content of DESBM fed to growing pigs and to validate the NE system for feed formulation. In Exp 1, the values obtained with the IC method were consistently greater than those obtained with prediction equations. The discrepancy between the determination technique used was about 1% when diets were formulated with a constant protein content or corn:soybean meal ratio (1.0% and 0.7%, respectively), however, this was 4.1% when diet was formulated with simple substitution technique. Thus the NE value of DESBM was evaluated to be 2,548 kcal/kg DM when diets were formulated on a constant ratio between the other energy yielding components. In Exp 2, addition of enzyme increased the NE value of both the diet and the test ingredient; DESBM. Supplementation with multi-enzyme complex (Superzyme-OM, Canadian Bio-System Inc., Calgary, Canada) at 0.05% and 0.1% of the diet improved NE values of DESBM by 4.9 % and 3.7%, respectively. In Exp 3, the results indicate a better growth performance (ADG and G:F) when diets were formulated on NE basis compared to the DE system of diet formulation. Moreover addition of enzyme improved the performance for the NE system of diet formulation

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 enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,179

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 recherche0,0000,000
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 GPT0,195
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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