Effects of dietary fish silage and fish fat on performance and egg quality of laying hens
Notice bibliographique
Résumé
A total of 45 laying hens were fed a control diet, or one of four diets containing 50 g kg–1 fish silage and different levels of fish fat (1.8, 8.8, 16.8 or 24.8 g kg–1), to determine the effect of fish silage and fish fat in the diet on performance and egg quality. Fish silage did not affect feed intake, egg production, fatty acid composition of yolk, yolk color or sensory quality of eggs, compared with the control. The diets with 16.8 or 24.8 g kg–1 fish fat decreased feed intake (P < 0.001), egg production (P < 0.001), and hen-day egg production (P < 0.04), and increased yolk color index (P < 0.003). The proportions of the fatty acid C22:1 (P < 0.001), and PUFA as the sum of C18:2 n-6, C20:5 n-3, C22:5 n-3 and C22:6 n-3 (P < 0.02) in egg yolk were highest for the fish silage diets with 24.8, 16.8 or 8.8 g kg–1 fish fat, and lowest for the diet with 1.8 g kg–1 fish fat. Proportions of C18:1 (P < 0.001) and C20:1 (P < 0.001) were lowest for the diets with 16.8 or 24.8 g kg–1 fish fat. Egg yolk cholesterol did not differ among treatments. The diet with 16.8 g kg–1 fish fat resulted in a more intense egg albumen whiteness as measured by the sensory study, compared with the other diets (P < 0.05). There was a linear relationship between dietary fish fat level and increased off-taste intensity of egg yolk (P< 0.03). Key words: Fish silage, fish fat, laying hens, egg production, egg quality
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».