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Enregistrement W2168664421 · doi:10.3382/ps.2008-00359

Spraying hatching eggs with electrolyzed oxidizing water reduces eggshell microbial load without compromising broiler production parameters

2009· article· en· W2168664421 sur OpenAlexafffund
G.M. Fasenko, E.E. O'Dea Christopher, Lynn M. McMullen

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth Canada
Mots-clésBroilerHatchingEggshellBiologyAnimal scienceFlockIncubationFood scienceVeterinary medicineEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment was conducted to determine whether spraying hatching eggs with electrolyzed oxidizing (EO) water would decrease eggshell microbial load and hence improve hatchability, chick quality, and broiler growth performance. Eggs were collected from a broiler breeder flock; half the eggs were sprayed with EO water and the other half were left untreated. Enterobacteriaceae and total aerobic bacteria present on the eggshells of eggs from both treatments were enumerated. The eggs were incubated, and the broiler chicks were grown out to 39 d. Eggshell microbial load was significantly decreased by spraying the eggs with acidic EO water before incubation, with no effect on cuticle structure [as measured by egg weight (moisture) loss], normal embryonic development, and hatchability. Chick quality, as determined by visual assessment and BW at the time of hatch, was also not affected. However, broiler mortality during the first 2 wk of the production period was significantly reduced in the chicks that hatched from eggs sprayed with EO water compared with chicks hatching from control eggs. The ability of EO water to reduce eggshell microbial load without negatively affecting hatchability or chick quality may make it a useful product for hatching egg sanitation.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,737

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations66
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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