Broiler responses to digestible total sulphur amino acids at different ages: a neural network approach
Notice bibliographique
Résumé
Three experiments were conducted with broiler chickens to evaluate the effects of digestible total sulphur amino acid (TSAA) on their performance at three different phases of starter (1–14 d), grower (15–28 d) and finisher (29–42 d). The measured traits included: average daily gain (ADG), feed intake, feed conversion ratio (FCR), carcass protein, body lipid (BL), feather weight gain, carcass plus feather protein, carcass TSAA deposition and nitrogen excretion (NE). A dilution technique was used to create seven diets (with eight replicates) increasing the TSAA content from 2.5 to 9.04 g/kg of diet for starter, 2.26 to 8.14 g/kg of diet for grower and 2.08 to 7.5 g/kg of diet for finisher. Data measured were imported to neural networks to predict the measured traits in response to dietary and intake levels of TSAA and find the optimal levels of TSAA that lead to the desired responses. Optimization results showed decreases in optimal dietary TSAA values with increasing age for all traits, while reverse was observed for intake values and requirements were increased as birds aged. The highest TSAA requirement (7.95, 7.2 and 6.6 g/kg and 283, 585 and 1150 mg/bird per d for starter, grower and finisher, respectively) were achieved for minimum BL and lowest (5.8, 5.2 and 4.9 g/kg and 201, 444 and 873 mg/bird per d for starter, grower and finisher, respectively) were suggested for minimum NE. Based on intake models, the optimal TSAA values for minimum FCR in phases 1–3 were 283, 585 and 1150 mg/bird per d while maximum ADGs were achieved with 201, 444 and 873 mg/bird per d of TSAA.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».