Identifying Dietary Fiber Components that Best Predict the Digestible and Metabolizable Energy Content in Nine Corn Co-Products Fed to Growing Pigs
Notice bibliographique
Résumé
An experiment was conducted to determine the best dietary fiber (DF) assay to estimate the effect of DF concentration on energy digestibility, and to predict the digestible (DE) and metabolizable (ME) energy of 9 corn co-products: conventional corn bran, corn bran with solubles, corn distillers dried grains with solubles (DDGS) conventionally produced, reduced oil DDGS, uncooked DDGS, high protein distillers dried grains, dehulled degermed corn, corn germ meal, and corn gluten meal. The apparent total tract digestibility (ATTD) of gross energy (GE), and the DE and ME of the 9 feed ingredients were determined in 20 growing pigs (BW = 25.9 ± 2.5 kg). Feed ingredients were analyzed for the concentration of dietary fiber: NDF, TDF, total non-starch polysaccharides (NSP), and 5 constituent monosaccharides of NSP, namely arabinose (Ara), xylose (Xyl), mannose (Man), glucose (Glc), and galactose (Gal). The concentration of xylose in NSP was the DF assay that best explained variation due to DF concentration in digestibility of energy, DE, and ME values, and can be used to predict the DE and ME values in corn co-products.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».