Comparative Evaluation of Sweet Orange Waste Meals and Wheat Offal as Fibre Sources in Growing Rabbits Diets
Notice bibliographique
Résumé
The study was designed to evaluate the proximate composition and nutritional potential of orange waste meals in rabbits’ diet. The orange wastes (endocarp, mesocarp and whole) meals were gathered from fruit juice processing factory at Export Processing Zone (EPZ) in Calabar Municipality, sundried and milled. Based on the crude protein content, four experimental diets were formulated; Diet one contained wheat offal, serving as control, while Diets 2 to 4 had wheat offal in the control diet replaced by the orange endocarp, mesocarp and the whole orange waste meal, respectively. Forty rabbits of mixed sexes, used for the experiment were weighed and randomly distributed into four 4 groups of Ten rabbits each. Each group was randomly assigned to one of the four (4) experimental diets and fed for 10 weeks. The result showed that the inclusion of orange wastes meal in rabbits diets significantly (P < 0.05) improved the average daily weight gain with the highest (13.99 g/day) in group fed diet 4, average daily feed intake, feed conversion ratio and cost per kg weight gain. Cost of producing a kg of feed and cost of feed consumed by rabbits were significantly reduced. The orange waste meal did not significantly influenced the carcass and internal organs of the animals. It was concluded that, the orange wastes meal could replace wheat offal in growing rabbits’ diet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».