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Enregistrement W2772986677 · doi:10.1139/cjas-2017-0091

Influence of a cocktail of protease and xylanase in different energy densities of corn- and soybean-meal-based diet on growth performance, nutrient digestibility, carcass quality, and gas emission in broilers

2017· article· en· W2772986677 sur OpenAlexvenueno aff
D.H. Nguyen, Huan N. Tran, H. M. Yun, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXylanaseSoybean mealDry matterAnimal scienceChemistryStarterProteaseFeed conversion ratioNutrientMealBroilerFood scienceBody weightBiologyEnzymeBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 480 one-day-old male Ross 308 broilers with an average initial body weight (BW) of 42 ± 1 g was randomly divided into four treatments (8 replicates/treatment, 15 birds/replicate) by their BW to evaluate the influence of a cocktail of protease and xylanase in different energy density of corn- and soybean-meal-based diet on broilers. This experiment lasted for 35 d and there were two phases; starter (1–18 d) and finisher (19–35 d). The experiment was a 2 × 2 factorial arrangement with two levels of metabolizable energy and the cocktail enzyme with 200 mg of protease kg−1 diet and 100 FXU xylanase kg−1 diet. Both high-nutrient density and cocktail enzyme supplementation increased (P < 0.05) the body weight gain (BWG) during day 1–18 and day 1–35 as well as dry matter retention on day 35. Broilers fed the high-nutrient-density diets had higher (P < 0.05) energy retention on day 35 and relative breast muscle weight. Broilers fed the cocktail enzyme diets significantly increased nitrogen (N) retention and decreased the levels of ammonia (NH3) and hydrogen sulphide (H2S) emission. In conclusion, dietary supplementation of the cocktail enzyme component improved BWG, N retention, and reduced excreta noxious gas emission in broilers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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