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Enregistrement W2622926473 · doi:10.24925/turjaf.v5i5.525-529.1070

Growth Performance, Carcass Characteristics and Serum Biochemistry of Broiler Chicken Fed Graded Levels of Sun-Dried Irish Potato Peel Meal

2017· article· en· W2622926473 sur OpenAlexfundno aff
Wafar James Raphael, Ojinnaka Ebere Perpetual, Tarimbuka Isa Luka, Iliya Samuel Deacon, Shehu Ibrahim Isa

Notice bibliographique

RevueTurkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University of Edmonton
Mots-clésBroilerStarterMealFeed conversion ratioAnimal scienceBody weightBiologyWeight gainFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experiment was conducted to evaluate the effect of substituting different levels of sun-dried Irish potato peel meal (SPPM) for maize in diets of broiler chickens. Five diets in which SPPM was replaced with 0 (0SPPM), 25 (25SPPM), 50 (50SPPM), 75 (75SPPM) and 100% (100SPPM) of maize in starter and finisher diets for a 8 week period using broiler chickens were examined. A total of 300 two weeks old broilers chicks Anak 2000 were randomly allotted to five experimental diets with six pen per treatment and 10 birds chicks per pen. Body weight and feed intake of broilers, and feed conversion ratio were determined at the beginning and 56th day of the experiment respectively. On day 56, four broilers from each pen were selected and slaughtered to determine some carcass characteristics and serum biochemistry. The result of growth performance showed that 100SPPM decreased daily weight gain of chickens when compared to other SPPM levels (P

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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