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Enregistrement W7010188221

Grain processing differences between barley varieties for cattle

2005· other· en· W7010188221 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarGrain yieldFood processingHordeum vulgareStatistical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barley is fed to cattle as a concentrated energy source. Before feeding, the grain is cracked (processed) to expose the endosperm to rumen fermentation. Processing disrupts the endosperm starch-protein matrix and produces fine particles (fines). Fines may lead to acidosis and liver abscesses in cattle. In 2004, nine Western Canadian barley varieties, including seven feed and two malt varieties, were analyzed for fines produced after three processing treatments: dry with minimal processing, dry with excessive processing, and tempered with excessive processing. Fines were measured as the percentage of processed sample falling through a 1.40 mm brass sieve. Grain hardness, using Single Kernel Characterization System (SKCS), and protein content, using Near Infrared Transmittance (NIT) were analyzed to identify their relationship
\nwith fines production. Varieties differed in % fines produced after rolling with variety by processing interaction being present (P<0.05). However, Xena and CDC Dolly produced significantly less fines for all processing methods and CDC Trey and CDC Bold produced more (P<0.05). Varieties with more protein produced fewer fines when minimally dry rolled, with the exception of Xena (P<0.05). Grain hardness and protein content appear related to processing characteristics; however, correlations were not significant. Grain hardness was significantly correlated with protein (R=0.77, P<0.05).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0090,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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