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Enregistrement W2146121434 · doi:10.1093/japr/14.1.116

Roasted Full-Fat Soybeans in Starter, Grower, and Finisher Diets for Female Broiler Turkeys

2005· article· en· W2146121434 sur OpenAlexaff
Janice MacIsaac, K.L. Burgoyne, D. M. Anderson, Bruce Rathgeber

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Poultry Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensNova Scotia Department of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarterBroilerRoastingSoybean mealFood scienceMealFeed conversion ratioBiologyChemistryAnimal scienceBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to examine the growth performance and carcass composition of broiler turkeys fed graded levels of roasted soybeans processed by flame roasting. Roasted soybeans were incorporated as a partial replacement of soybean meal in starter (0 or 15% of the diet) and as a partial or complete replacement for soybean meal in grower and finisher diets (0:100, 33.3:66.6, 66.6:33.3, 100:0; roasted full-fat soybeans:soybean meal). At 21 d of age, the birds fed the starter diet with roasted soybeans ate more feed and were heavier than the controls, but feed conversion was similar. Feed consumption and feed conversion were not affected by ratio of roasted soybeans to soybean meal. However, birds fed the diet containing the 66.6:33.3 ratio were heavier than birds fed any other diet. At 84 d of age, carcass CP content of the birds fed roasted soybeans in the starter diet were similar to the control birds, whereas the carcass fat content was lower.

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)0,001
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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