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Enregistrement W2795629401 · doi:10.1139/cjas-2017-0134

Assessing the response of hen weight, body composition, feather score, egg quality, and level of excreta nitrogen content to digestible balanced protein intake of laying hens

2018· article· en· W2795629401 sur OpenAlexafffundvenue
Dinesh Kumar, C. Raginski, K. Schwean-Lardner, H.L. Classen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesChicken Farmers of SaskatchewanUniversity of SaskatchewanPoultry Industry Council
Mots-clésFeatherAnimal scienceBiologyBody weightComposition (language)Food scienceEndocrinologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ideally balanced dietary protein is critical for laying hen egg production and feed efficiency, but also affects other important characteristics. This research was designed to study the nonegg production and feed intake response of Lohmann-LSL Lite hens to 550, 625, 700, 775, and 850 mg d−1 of amino acid balanced digestible lysine (Dlys) from 27 to 66 wk of age. Data collection included hen weight (HW), feather scoring, tissue weights, egg specific gravity, egg component weights, and excreta nitrogen (N) content. The experiment was a completely randomized design and level of significance was fixed at P ≤ 0.05. Hen weight (quadratic, Q), pectoralis muscle (absolute, % – Q), and abdominal fat (absolute – linear, L; % – Q) increased with increasing Dlys intake. Although gastrointestinal segment weights and lengths were affected by Dlys intake, interpretation of results was confounded by other aspects of diet composition. Hen feather score (L) and excreta N content (Q) increased, and egg shell quality (L) decreased with increasing Dlys intake. Absolute egg component weights increased with Dlys intake, but effects on proportional weights were Q and relatively minor. In conclusion, balanced Dlys intake affected a variety of practical nonproduction characteristics in laying hens.

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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,141 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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