Assessment of the Nitrogen Correction Factor in Evaluating Metabolizable Energy of Corn and Soybean Meal in Diets for Broilers
Notice bibliographique
Résumé
Three experiments were carried out to determine AME and AMEn of corn and soybean meal (SMB) in diets for growing broilers. In experiments 1 and 2, ingredient-specific basal diets or a combination of these basal diets with corn and SBM were prepared. For corn, the substitution was 25, 50, or 75% of the total diet, whereas SBM substitution was at 10, 20, or 30%. In experiment 1, birds were fed the experimental diets continuously from 0 to 33 d, and AME and AMEn were determined during 9 to 12 d and 30 to 33 d of age. In experiment 2, birds were fed the experimental diets only around the time of the collection period. The AMEn of corn was 95 to 97% of corresponding AME, whereas for SBM, AMEn was 93 to 88% of AME. Linear regression was used as an alternative method of calculating ingredient energy values resulting in a significant regression of diet AME and AMEn content on inclusion level, for each period of time and for each ingredient (corn and SBM). Based on varying inclusion levels of test ingredients in the diet, the extrapolated AME and AMEn of corn were estimated more precisely (R2 = 0.90 to 0.95) than those of SBM (R2 = 0.57 to 0.85), suggesting that the variability of AME and AMEn is better explained by a linear regression of AME or AMEn on percentage of inclusion. For corn, AME and AMEn were little affected by age, and the effect of N correction was consistent at around 3%. Determined energy values of SBM were more variable. Experiment 3 was conducted to assess the effect of formulating diets based on either AME or AMEn on broiler performance. A 2-sample t-test was implemented examining AME vs. AMEn formulation. The analyses for numerous production and carcass traits were nonsignificant except for the case of less abdominal fat in birds fed diets formulated to AME rather than AMEn (P < 0.01). These results showed that the use of the N correction imposed a penalty to corn of 3 to 5% and SBM of 7 to 12%.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».