Omega-3-enriched broiler meat: 1. Optimization of a production system
Notice bibliographique
Résumé
Consumer awareness of the health benefits of n-3 fatty acids is growing and is driving consumer demand for enriched food products. Enrichment of meat with n-3 fatty acids is an opportunity for the broiler production sector to add value to their product, but enrichment can increase the cost of production. A study was conducted to determine an optimal production strategy for n-3 enrichment of broiler meat using ground full-fat flaxseed. Low and high levels of dietary flaxseed (10 and 17%, respectively) were fed to broilers for 8 lengths of time (0, 4, 8, 12, 16, 20, 24, or 35 d) before processing at 35 d. Increasing the level or duration decreased feed intake, BW, and the percentage yield of carcass and breast. Flaxseed level and duration of feeding increased feed conversion ratios and the cost of production. Feeding flaxseed at 10 and 17% increased breast n-3 fatty acid levels by 7.65 and 13.70 mg/100 g of meat per day, respectively. In breast meat, the threshold level of 300 mg/g, required in Canada for labeling foods as a source of n-3 fatty acids, was reached at 12.1 and 24.1 d in the high and low flaxseed treatments, respectively. This was due primarily to a tripling of alpha-linolenic acid (18:3n-3) levels in the breast meat. Levels of the long-chain n-3 fatty acid eicosapentaenoic acid increased significantly in the breast meat with increased level and duration of flax feeding, indicating that birds were able to desaturate and elongate alpha-linolenic acid to eicosapentaenoic acid. To minimize cost, while achieving adequate breast meat n-3 enrichment, carcass weight, and meat yield, feeding 10% flaxseed for 24.1 d before processing is recommended as an optimal breast meat n-3 enrichment strategy. The optimal thigh meat n-3 enrichment strategy was to feed 10% flaxseed for 4.54 d before processing.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».