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Enregistrement W2077064221 · doi:10.4141/a00-067

Assessment of tail-end dehulled canola meal for use in broiler diets

2001· article· en· W2077064221 sur OpenAlexafffundvenue
W. D. Clark, H.L. Classen, Rex W. Newkirk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanola Council of Canada
Mots-clésCanolaBroilerMealFood scienceAmino acidBiologyNutrientFeed conversion ratioAnimal scienceBody weightBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The value of tail-end partially dehulled canola meal (DCM) was assessed in comparison to the conventional canola meal (CCM) from which it was derived using broiler chickens. CCM obtained from five crushing plants underwent the partial-dehulling. Nutrient retention was determined using 33-d-old broiler chickens and a 21 -d growth study was also conducted. DCMs contained a higher concentration of crude protein and amino acids and the utilization of energy and amino acids was improved. Energy utilization was also affected by crushing plant and there was an interaction between plant and meal type, suggesting that the dehulling was not uniform for meals obtained from the five plants. The DCM had higher digestibilities than the CCM (for 10 amino acids), but there were also plant effects for 7 amino acids. In the second experiment, feed intake, weight gain and mortality levels were not affected by tail end dehulling, but feed efficiency was. The similarity in chick performance and health between the chicks fed DCM and CCM indicates that there was no apparent concentration of anti-nutritional factors. In conclusion, although variability between crushing plants is a concern, tail-end dehulling has potential to increase the quality and marketability of canola meal for poultry diets. Key words: Dehulled canola meal, broiler chickens, metabolizable energy, amino acids, digestibility, growth

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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