Notice bibliographique
Résumé
High levels of fish mean cannot be used in chick diets in the United States because of the relatively high cost as compared to soybean meal. In certain areas or countries where large amounts of fish meal are produced, it may be economically feasible to use fish meal as the major protein supplement in the poultry rations. Feed consumed by poultry must provide most of the materials the birds need for growth or to produce eggs. Those who formulate feed must select ingredients and combine them in proportions which will allow the bird to grow or produce eggs at the lowest possible cost. Fish meal is a good source of essential amino acids. Numerous studies during the past several decades have demonstrated the value of fish meal as a source of unidentified growth factors, essential amino acids, vitamins, minerals, and energy. The nutritive value of commercially produced fish meal showed great variation when investigated by the protein quality index method. The fish species used, the parts of fish used, amount of heating, fat removal, and duration of storage significantly affected the nutritional value of fish meals. The methods of processing and fractionation of the original fish carcass are different for different species. For example, menhaden meal is made from whole fish, but tuna fish meal is made from cannery scraps that contain relatively less muscle and more bone and skin than does menhaden meal. Meal high in bone and skin may be inferior to meals high in muscle protein. Meals high in oil may be poorer than those lower in oil if the meals are not processed and stored properly. The experiments reported in this thesis were conducted to determine if the three fish meals studied varied in the amino acid levels and pattern provided to the chick and to determine if these differences explain differences in the feeding value of these meals. Studies were conducted with two lots of Canadian herring meal, a tuna meal, and Peruvian fish meal probably made from anchovy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».