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Enregistrement W2096514749 · doi:10.5539/sar.v1n1p147

Response of Broilers to Graded Levels of Distillers Dried Grain

2012· article· en· W2096514749 sur OpenAlexvenueno aff
S. A. Bolu, O.I. Alli, P. O. Esuola

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight gainBroilerStarterBody weightNutrientAnimal scienceBiologyFeed conversion ratioFood scienceEcologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of one hundred (100) day old broilers of mixed sexes were used to investigate the effects of graded levels of distillers dried grain on performance, nutrient utilization, and carcass evaluation. The birds were randomly allocated to five treatment groups of 20birds, and were further replicated five times. The five treatments comprised of graded levels of Distiller Dried Grain (DDG) in 0, 10, 20, 30 40% inclusion to replace maize. Feed intake, weight gain and feed/gain ratio were significantly affected (P<0.05) by levels of DDG. Average daily feed intake increased with increasing levels of DDG. Birds fed 40% DDG had the highest (72.90g/bird/day) feed intake while the birds on the control diet had the lowest (68.04g/bird/day) feed intake. Weight gain was significantly affected (P<0.05) by dietary DDG. Birds fed 10% DDG had the highest weight gain (27.95g/bird/day). Beyond this dietary inclusion level (10%), weight gain continued to decrease. Birds fed 40% DDG had the lowest weight gain (23.10g/bird/day). Nutrient retention was significantly affected (P<0.05) by dietary DDG. Protein and fat retention decreased with increase in level of dietary DDG. These nutrients were retained more by broilers fed 10% dietary level of DDG. Dietary levels of DDG had no significant influence (P<0.05) on the relative weight of the different body parts. It was concluded that up to 10% DDG can be used in broiler starter and finisher diet.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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