Hematological, Serum Biochemistry Profile and Nutrient Retention of Finisher Broilers Fed Diet in Which Bio-fermented Rice Husk Meal Substituted Brewer’s Dried Grain
Notice bibliographique
Résumé
Heaps of rice husk waste is currently increasing around rice mills in Nigeria. Production cost for broilers has risen tremendously due to high cost of feed ingredients, one of which is Brewer’s Dried Grain (BDG). Rice husk has been identified as a potential feed stuff and can replace BDG in broiler production. The research determined the effect of substituting BDG with bio-fermented rice husk meal on the blood profiles and nutrient retention of the broilers. Four treatment diets were formulated. T1 (control) contained 15% BDG while in T2, T3 and T4 bio-fermented rice husk meal replaced BDG at 33.33%, 66.67% and 100% to be 5%, 10% and 15% respectively. The diets were assigned to 120 broilers of 28 days old in a complete randomized design of 10 broilers replicated 3 times. The broilers were reared for 28 days after which blood samples were collected. Nutrient retention of the diets was also analyzed. There was a significant (P < 0.05) reduction in the WBC, MCH, MCHC and serum cholesterol level of broilers on the test ingredient. Nutrient retention showed a significant (P < 0.05) increase in ash while the control and T2 were similar (P > 0.05) in crude protein. The research discovered that though there were significant results in most the hematological and biochemical parameters, but the trend of the results was not suggestive that the difference was due to diet. It was concluded that bio-fermented rice husk meal may not have a negative effect on the blood profile of finisher broilers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».