Serum metabolites and weights of internal organs of broilers fed on varying levels of <i>Acacia angustissima</i> leaf meal
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the relationship between inclusion levels of Acacia angustissima leaf meal against nutritionally related blood metabolites, activity of liver enzymes, and scaled internal organs in broilers. A total of 120 Ross 308 broiler chicks with initial body weight of 0.90 ± 0.043 kg were randomly allotted to six diets containing different inclusion levels, namely 0, 30, 60, 90, 120, and 150 g kg−1 dry matter of A. angustissima leaf meal. Each inclusion level of A. angustissima leaf meal was replicated four times. Five birds were randomly assigned to each replicate. There was a linear decrease in cholesterol (P < 0.05) with increasing levels of A. angustissima leaf meal. There was a linear increase in scaled gizzard weight (P < 0.05), scaled heart weight (SHW; P < 0.001), and intestine weight (P < 0.001). Scaled spleen weight (P < 0.01) had a positive quadratic relationship with levels of A. angustissima leaf meal. There was a positive quadratic response in alkaline phosphatase (ALP) activity with increasing levels of A. angustissima leaf meal (P < 0.001). The concentration of cholesterol and liver enzymes demonstrates the potential of leaf meals to be incorporated in poultry diets. The optimum inclusion level of A. angustissima was attained at 60 g kg−1 for ALP and 90 g kg−1 for SHW.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».