Intake of Some Biological Seeds and Root Extracts of Plants Improves Fertility and Hatchability of Turkey Eggs
Notice bibliographique
Résumé
An experiment was conducted to determine the fertility and hatchability of eggs laid by Turkey hens fed extracts of okra seed, pumpkin seed and guava root powder for 8 weeks. Twenty four, 32 weeks old turkeys (4 toms and 20 hens) were randomly selected and allotted into four treatment groups; T1 (No extract or feed supplementation); T2 (50 ml okra seeds extracts/ litre of water); T3 (50 ml guava root extract/ litre of water) and T4 (50 g pumpkin seed powder/kg of feed). Turkey hens were subjected to artificial insemination and eggs laid in the period were collected and determined for fertility and hatchability. Total and weekly egg production of hens was higher (P < 0.05) in T2 and T4 groups of birds. The number of fertile eggs, early, middle and late dead embryo was better (P < 0.05) for the same groups of birds compared to other treatments. Egg hatchability percentage of hens in T2 and T4 groups were markedly improved and higher (P < 0.05) than those in T1 and T3 groups. Fertility and hatchability of eggs in T1 and T3 were similar (P > 0.05). The findings concluded that feeding okra and pumpkin seed extracts to breeder turkey hens can improves the fertility and hatchability of the eggs.
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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 ».