MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1865602325 · doi:10.3382/ps/pev280

A meta-analysis of the effects of nonphytate phosphorus on broiler performance and tibia ash concentration

2015· review· en· W1865602325 sur OpenAlexaff
A. Faridi, A. Gitoee, J. France

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroilerPhosphorusAnimal sciencePhytaseChemistryFeed conversion ratioCalciumNutrientFood scienceBiologyEndocrinologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decreasing feed costs while maintaining broiler performance at a high level with minimal environmental pollution has become a major challenge for poultry nutritionists in recent years. In this regard, phosphorus (P) is a nutrient that is problematic. To overcome this, a comprehensive knowledge of the responses of broilers to P is needed and the factors that affect its utilization need better understanding. For this purpose, a meta-analysis was conducted using results published in the literature on the responses of broilers to different levels of nonphytate P (NPP), calcium (Ca), microbial phytase (MP), and vitamin D3 or its metabolites (VD). The effects of Ca, MP, and VD on NPP requirements were investigated. Results showed significant (P ≤ 0.0001) linear and quadratic effects of NPP on all the responses, viz. average daily gain (ADG), feed intake (FI), feed efficiency (FE), and tibia ash concentration (TA). Results showed the negative effect of high Ca levels on all investigated responses, although these deleterious effects were alleviated when levels of NPP were increased or MP and/or VD added. Synergistic effects of MP and VD on FI and TA were observed. Best performance for all responses was found when MP and VD were added to low or moderate levels of Ca and NPP. Optimization showed higher levels of NPP are required to maximize TA compared to ADG, FI, and FE. Based on our analysis, requirements for NPP were affected mostly by Ca (increased) and MP (decreased), and, to a lesser extent, VD (inconsistent).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePoultry ScienceMême sujetAnimal Nutrition and PhysiologyTravaux en français237 207