Seasonal variations in the crop contents of scavenging Helmeted Guinea Fowls (<i>Numida meleagris</i>, L.) in Parakou (Benin)
Notice bibliographique
Résumé
1. An experiment was carried out with 120 helmeted guinea fowls during one year in Parakou (Benin). Feed intake, ingredient and chemical composition, along with the nutritional adequacy of scavenging diets were measured during the rainy season (November-February) and dry season (March-October) in order to propose supplementation strategies. Ingredients found in crops were identified and allocated into 6 main categories (supplemental feed, seeds, green forages, animal materials, mineral matter and unidentified materials). 2. Mean dry weights of crop contents were significantly higher in the rainy than in the dry season. Amounts and proportions of supplemental feed and seeds were not significantly different between seasons, whereas those of green forage, animal materials and mineral matter were higher in rainy season. Supplemental feed, especially maize and sorghum, was the largest component of the crop content in both seasons. The most represented grass seeds were Panicum maximum (rainy season) and Rottboellia cochinchinensis (dry season). 3. Dietary concentrations of organic matter, non-nitrogen extract and metabolisable energy were higher in the dry season, while mineral concentrations were higher in the rainy season. There were no significant differences between the two seasons in dry matter, crude protein or crude fibre. 4. Scavenging provided insufficient nutrients and energy to allow guinea fowls to be productive. Therefore, more nutritionally balanced supplementary feed would be required during both seasons.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».