The Effect of Hydrolyzed Render Meal, Enzyme Treated Swine Skin Meal, and Cattle Skin Meal on Egg Production Performance, Eggshell Quality, Egg Quality, and Blood Characteristics in Laying Hens
Notice bibliographique
Résumé
The trial was conducted to investigate effect of hydrolyzed render meal and skin derived protein meal on the egg production performance, eggshell quality, egg quality and blood characteristics in laying hens. A total of 280 44 week (wk) old (Hy-Line brown) laying hens were used in this 6- wk trial. Birds were randomly assigned to 1 of 4 treatments, 1) BD, basal diet; 2) HRM, basal diet with 2% hydrolyzed render meal; 3) SSM, basal diet with 2% swine skin meal; 4) CHM, basal diet with 2% cattle hide meal with 14 replications per treatment and 5 adjacent cages as replications. During wk- 44 to 46, the egg production (%) was significantly higher (P < 0.05) in SSM treatment (96.37 and 97.10) than others. Overall, egg production was higher (P < 0.05) in SSM treatment (96.79%) than CHM, HRM and BD treatments (96.16%, 95.90% and 95.30%) respectively. In case of average daily feed intake (ADFI), SSM showed significant higher (P < 0.05) value (120g) than BD treatment (117 g). Both SSM and CHM treatments seemed higher (1.009) egg gravity than BD treatment (p < 0.05) at 50- wk. On the other hand, at the same time, egg weight was significantly higher (P < 0.05) in BD treatment compared to others. The egg quality and blood characteristics were unaffected (p > 0.05) by dietary treatments. In a nut shell, the skin derived protein meal supplemented in laying hen diet at 2% enhanced the egg production performance of laying hens and inoffensive to the egg quality and laying hen health status.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».