Effect of Age on Production Performance, Egg Geometry and Quality Traits of Lakha Variety of Aseel Chicken in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Aseel chicken is indigenous to Asian subcontinent famous for its vigor, body characteristics and fighting behavior. Moreover, these birds are also able to withstand harsh climatic conditions of tropical and sub-tropical areas but its rearing is getting less importance due to its poor egg production. The present study was conducted to evaluate the effect of age on production performance, egg geometry and egg quality traits of Lakha variety of Aseel maintained under standard managemental conditions at Indigenous Chicken Genetic Resource Center (ICGRC), University of Veterinary and Animal Sciences, Lahore, Pakistan. For this purpose, a total of 42 birds, 14 birds in each of the following age group (30, 70 and 110 week), were kept up to four months. Collected data were analyzed under Completely Randomized Design (CRD) with comparison of means using Fisher’s LSD test. Statistical analyses revealed significantly higher egg production and egg mass in first age group (30 week), higher egg weight in third age group (110 week) and better FCR/ dozen eggs and FCR/ kg egg mass in second (70 week) and third age (110 week) groups with non-significant differences in feed intake. Regarding egg geometry, all parameters were significantly higher in third age group than that of second and first age groups. In egg quality, Haugh unit score was significantly higher in third age group while yolk index and shell thickness showed non-significant differences among all age groups. So it can be concluded that with increasing age, egg production and egg mass decreases with increase in egg geometry traits.
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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 | 0,000 | 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 ».