Development of a Multipurpose Feed Enzyme Analyzer to Estimate and Evaluate the Profitability of Using Feed Enzyme Preparations for Poultry
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have demonstrated that a log-linear equation could accurately predict chick performance when a feed enzyme was added to a diet and that the slope of the equation provided a measure of the efficacy of different enzymes. The objective of the study was to develop a software package, a Multipurpose Feed Enzyme Analyzer (MPFEA), based on an equation designed to evaluate the profitability of using feed enzymes. A high correlation between the efficacy of different feed enzymes (B values, the slopes of the equations) and the maximal profits was obtained when feed enzymes were added to a barley-based diet (r2 = 0.99, P < 0.0005). In contrast, there was a low correlation between the B values and the maximal profits when a feed enzyme was added to different cereal-based diets (r2 = 0.61, P = 0.2171). It appeared that there is not always a close association between efficacy of an enzyme when added to different cereal-based diets and the corresponding profitability. The MPFEA was highly versatile, as any combination of inputs such as the amounts of a feed enzyme and a substituted cereal required to yield a profit level could be determined. In conclusion, the MPFEA can accurately evaluate profitability of using different feed enzymes; select the most profitable cereal for a given feed enzyme; determine the optimal amounts of a feed enzyme, a cereal, or both; and even estimate the alternate price for a feed enzyme and a cereal. It should provide a useful tool for nutritionists.
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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 | 0,000 |
| 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 ».