Effect of different dietary levels of low-glucosinolate rapeseed (canola) meal and non-starch polysaccharide-degrading enzymes on growth performance and gut physiology of growing turkeys
Notice bibliographique
Résumé
Zduńczyk, Z., Jankowski, J., Juśkiewicz, J., Mikulski, D. and Slominski, B. A. 2013. Effect of different dietary levels of low-glucosinolate rapeseed (canola) meal and non-starch polysaccharide-degrading enzymes on growth performance and gut physiology of growing turkeys. Can. J. Anim. Sci. 93: 353–362. One-day-old male turkey poults were randomly assigned to eight dietary treatments and were fed diets containing 0, 60, 120, or 180 g kg−1of low-glucosinolate rapeseed meal (RSM) from 1 to 56 d of age without or with a commercial non-starch polysaccharide-degrading enzyme product containing pectinase, cellulase, xylanase, glucanase, mannanase and galactanase activities. There were no significant differences (P>0.05) in body weight and feed conversion ratio between the Control soybean meal-based diet and the diets containing RSM. Overall, the inclusion of up to 180 g kg−1of RSM did not affect the growth performance of turkeys. When compared with the Control treatment, the diet with the lowest RSM content increased the pH of the small intestinal contents and the amounts of cecal digesta. The moderate level of RSM also increased the pH of the small intestinal contents although no increase in the cecal digesta contents was noted. In comparison with other treatments, the highest RSM content increased the content of the small intestinal digesta considerably and decreased the pH of the small intestinal contents to that of the Control treatment. All three dietary levels of RSM significantly reduced the activity of bacterial β-glucuronidase in the ceca. Enzyme supplementation tended to reduce ileal viscosity (P=0.079), decreased ammonia concentration, increased the glycolytic activities of the intestinal microflora enzymes α-glucosidase, α-galactosidase, and β-galactosidase, decreased the activity of β-glucuronidase and increased the growth rate of turkeys.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».