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Enregistrement W2137320657 · doi:10.3382/ps.2011-01372

Recent advances in research on enzymes for poultry diets

2011· review· en· W2137320657 sur OpenAlexaff
B.A. Slominski

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2011
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Pennsylvania
Mots-clésPhytaseFood scienceBiotechnologyEnzymeBiologyMealSoybean mealDietary fiberBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exogenous enzymes have been used extensively in the diets of poultry to improve productive performance. Further research, however, is needed to evaluate the efficacy of enzyme use and for the expansion of the use of enzymes to accommodate the wide array of dietary constituents used in poultry feeding programs. The use of effective phytase preparations to improve bird performance and to reduce environmental P pollution has shown less than optimum results, partly due to the potential negative effects of nontargeted dietary fiber components and to confounding influence of inadequate knowledge of accurate P requirements and the tendency for the use of excessive safety margins in diet formulation. Targeting specific nonstarch polysaccharides (NSP) of wheat, barley, or rye with enzyme preparations has proven effective for diets based on these cereals but not for corn- and soybean meal-based diets, primarily due to the differences in constituent NSP. The increased use of whole flaxseed in poultry diets represents an additional research area for effective enzyme development to alleviate potential negative effects of constituent NSP components. Such challenges of the enzyme development process and their outcomes are presented in this publication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,469
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,018 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations314
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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