Mısır Silajının Fermantasyon, Aerobik Stabilite Özellikleri Üzerine Aktifleştirilen Lactobacillus buchneri ve Üre İlavesinin Etkileri
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma, silolama öncesi aktifleştirilen Lactobacillus buchneri (NCIMB 40788 ˗ CNCM I-4323; Lalsil AS, Lallemand Inc., Canada) inokulantının mısır silajına üre ile ilavesinin fermantasyon ve aerobik stabilite üzerine etkilerini belirlemek amacıyla düzenlenmiştir. Mısır süt olum döneminde hasat edilmiştir. Hasat sonrası materyaller, 6 muamele grubuna bölünmüştür. Muamele grupları 1- Kontrol; 2- Lactobacillus buchneri (LB), 3×108 kob/g taze materyal; 3- Üre (Üre), %1 kuru madde; 4- Lactobacillus buchneri + Üre (LB+Üre); 5-Aktive edilen Lactobacillus buchneri (aLB), 3×108 kob/g taze materyal; 6- Aktive edilen Lactobacillus buchneri + Üre (aLB+Üre)’den oluşmaktadır. Katkı maddesi ilavesinden sonra silaj örnekleri her muamele grubunda 3’er tekerrür olmak üzere plastik torbalara vakumlanarak doldurulmuştur. Fermantasyonun 1., 3., 7., 14. ve 75. günü açılan silaj örneklerinde kimyasal ve mikrobiyolojik analizler yapılmıştır. Yetmiş beşinci gün açılan silajlara 7 gün süre ile aerobik stabilite testi uygulanmıştır. Bu çalışmada silolama öncesi aktifleştirilen Lactobacillus buchneri inokulantı ve üre ilavesi mısır silajlarının fermantasyonun ve aerobik stabilitesini olumlu yönde etkilemiştir. aLB grubundaki silajların ham protein (HP), laktik asit (LA) değerleri artarken, asetik asit (AA), propiyonik asit (PA), pH, nötral çözücülerde çözünmeyen lif (NDF), asit çözücülerde çözünmeyen lif (ADF), hemiselüloz (HSEL) ve maya içerikleri ise düşmüştür. Silajlara aLB+ Üre ilave edilmesi silajların aerobik stabilitelerinin gelişmesini sağlamıştır. Sonuç olarak aktifleştirilen Lactobacillus buchneri ve ürenin birlikte kullanılması mısırın fermantasyon profili, kimyasal bileşimini ve aerobik stabilitesini iyileştirebilir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".