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Enregistrement W1870476259 · doi:10.3968/j.ans.1715787020130601.2407

Linear Body Measurements and Carcass Characteristics of Rabbits Fed Orange (Citrus sinensis) Waste Meal as Alternative Fibre Source in Diet

2013· article· en· W1870476259 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander Henry, G. A. William, O. O. Effiong

Notice bibliographique

RevueAdvances in natural science/Advances in natural sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrange (colour)MealAnimal scienceBiologyBreedVeterinary medicineCompletely randomized designLinear relationshipBody weightCrossbreedFood scienceMedicineMathematicsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to assess the effect of orange waste meal as an alternative fibre source on linear body measurements of rabbits. Twenty-four (24) weaned rabbits of cross breed and mixed sexes were used for the study. Experimental animals which weighed between 676.67g to 686.67g were allotted to four dietary treatments in a completely randomized design. Results of the study showed that head length (HL), body length (BL), heart girth (HG), length of hind limb (LHL) and length of fore limb (LFL) differed (p 0.05) statistically between the treatment groups. At the end of the experimental period of ten weeks, rabbits fed diet T 4 (endocarp + mesocarp) recorded higher (p 0.05) influenced by dietary treatments. Therefore, rabbits can effectively utilize orange waste meal as an alternative fibre source without adverse effects on linear body measurements and carcass characteristics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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