Evaluating by-products of the Atlantic shellfish industry as alternative feed ingredients for laying hens
Notice bibliographique
Résumé
A full-cycle laying hen study was conducted to evaluate crab meal (CM) and lobster meal (LM) as feed ingredients for laying hens by assigning four hundred thirty-two 35-wk-old White Leghorns to 1 of 6 diets [control, 2.5% CM, 2.5% LM, 5% CM, 5% LM, and 2.5% CM + 2.5% LM (blend)]. Productive performance and egg parameters were evaluated every 28-d period. Eggs were collected at 67 wk of age from the 5% CM, 5% LM, and blend treatments for analysis of yolk fatty acid composition. At 55 and 67 wk of age, ulnas were collected to determine breaking strength, percent ash, and calcium. Body weights, feed consumption, hen-day production, feed efficiency, and egg quality were not affected (P > 0.05) by treatment. The L* scores of eggs from 5% CM, 5% LM, and blend were lower (P < 0.05) than eggs from the control by the end of the second 28-d period. The a* score of the eggs from 5% CM, 5% LM, and blend was higher (P < 0.05) than the control by the end of the first 28-d period. The content of docosahexaenoic acid (DHA) in egg yolks was different (P < 0.05) among the control (0.17 g/100 g), 5% CM (0.46 g/100 g), 5% LM (0.32 g/100 g), and blend (0.38 g/100 g) treatments. Treatment did not affect (P > 0.05) any of the bone parameters measured at 55 and 67 wk of age. CM and LM supported similar egg production, feed efficiency, egg yolk color, adequate bone strength, and the incorporation of DHA into egg yolks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».