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Enregistrement W2101950781 · doi:10.4141/cjas07102

Effects of supplementing layer hen diets with selenium and vitamin E on egg quality, lipid oxidation and fatty acid composition during storage

2008· article· en· W2101950781 sur OpenAlexvenueno aff
M. Mohiti-Asli, F. Shariatmadari, H Lotfollahian, Mohamad Taghi Mazuji

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeleniumVitamin EFood scienceYolkChemistryFatty acidLipid peroxidationMalondialdehydeVitaminLipid oxidationComposition (language)AntioxidantPolyunsaturated fatty acidTocopherolBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 7-wk trial was carried out to investigate the effect of vitamin E and inorganic and organic selenium added to hens' diet on quality and lipid stability of eggs during storage. One hundred forty-four Hy-Line W-36 hens (63-wk of age) were divided into six equal groups. Five groups received a basal diet supplemented with 0.4 mg kg -1 sodium selenite or selenium yeast, 200 mg kg -1 vitamin E or a combination of selenium and vitamin E; whereas the control group received no supplementation. Hen production was assessed daily and fresh egg quality parameters were determined every 2 wk. Eggs were stored under different conditions (4°C, 23–27°C or 31°C) for 14 d. Eggs were analyzed for quality characteristics, egg component weight, Malondialdehyde values as a secondary oxidation product and yolk fatty acid (FA) composition. The performance of the hens and egg weights were not affected either by the source of the selenium or by the vitamin E. The inclusion of selenium or vitamin E in the diet significantly increased their concentrations in the egg. The supplemented diets also improved egg quality, oxidative stability and fatty acid composition during storage. Key words: Vitamin E, selenium, lipid peroxidation, egg fatty acid composition, storage

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations82
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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