Performance, Carcass and Meat Characteristics of West African Dwarf Rams Given Water Contaminated With Used Engine Oil
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to determine the effect of giving water contaminated with used engine oil on performance, carcass and meat characteristics of West African Dwarf (WAD) rams. 15 WAD rams about 10 months old were used. They were grouped into 5 balanced for weight. Used engine oil was collected from an Auto mechanic workshop in Ayetoro Yewa Ogun state and mixed to 0, 5, 10, 15 and 20ml with one litre of clean water at 0, 0.5, 1.0, 1.5 and 2.0% designated T0, T1, T2, T3 and T4 respectively. The rams were assigned to these treatment groups in a completely randomized design experiment and were given the contaminated water for 13 weeks. Data collected were subjected to analysis of variance (ANOVA) at p=0.05. The results showed that nutrient intake was higher, while water intake decreased (p<0.05) as the level of used engine oil in water increased, nitrogen intakes and urinary nitrogen decreased (p<0.05) as well as nitrogen retention. Although weight gain increased (p<0.05) feed efficiency decreased (p<0.05). Carcass primal cuts and meat characteristics decreased except cooking yield and water holding capacity as used engine oil increased in the given water. It was therefore, recommended that used engine oil should not be allowed to flow freely into the surrounding water bodies where grazing animals may consume it as this may lead to reduction in their water intake which can affect the health of the animals and increased feed intake can affect profit margin of the farmers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».