Effects of dietary tamarind on cholesterol metabolism in laying hens
Notice bibliographique
Résumé
An experiment was conducted to evaluate the potential for dietary tamarind to alter serum and egg yolk cholesterol concentrations and overall performance in different layer strains. Thirty, 43-wk-old, Hisex Brown, ISA Brown, Lohmann Brown, Starcross Brown, Babcock B-300, and Starcross-579 strains (5 hens per strain) were fed diets supplemented with 0 (control), 2, 4, 6, or 8% oven-dried tamarind for 6 wk. Egg production, egg mass, and efficiency of feed utilization followed a quadratic response with a maximum when the diet contained 2% tamarind and a minimum when 8% tamarind was fed (P < 0.05). There were no differences (P > 0.05) among strains for egg production, egg weight, yolk weight, egg mass, feed consumption, or feed efficiency. Yolk weight increased linearly (P < 0.05) with increasing levels of dietary tamarind in wk 1, 2, and 3 as well as when averaged over 6 wk. Egg yolk cholesterol concentrations were not affected by dietary tamarind. Serum cholesterol concentrations, however, decreased quadratically with increasing levels of dietary tamarind (P < 0.05). It was concluded that 2% supplemental dietary tamarind could decrease serum cholesterol concentrations and increase layer performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».