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Enregistrement W2946909063 · doi:10.1139/cjas-2018-0187

Using okara in diets for growing broilers

2019· article· en· W2946909063 sur OpenAlexvenueno aff
Mayra Diaz-Vargas, Alice Eiko Murakami, Leonardo Zanetti, Paula Toshimi Matumoto‐Pintro, Ely Mitie Massuda, Karla Paola Picoli

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésCompletely randomized designAnimal scienceBiologyLipid profileLipid oxidationPhosphorusCholesterolFood scienceBiotechnologyChemistryBiochemistryAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate the effects of okara inclusion in diet for growing broilers on performance, carcass yield, blood and bone variables, quality and lipid oxidation of meat, and economic viability. For that, 575 Cobb 21-d-old male broilers were distributed in a completely randomized design with four levels of okara inclusion (25, 50, 75, and 100 g of okara kg−1 diet) and a control group with five replicates and 23 birds each. There was no significant difference (P > 0.05) of okara levels on the performance variables, carcass yield, bone variables, and serum triglycerides, calcium and phosphorus at 42-d-old. Serum cholesterol levels showed a quadratic response (P < 0.05), in which the lowest value estimated was 65.3 g of okara kg−1 of diet. Okara can be included in diets for broilers up to the level of 100 g kg−1 without affecting the performance, carcass yield, bone variables, and lipid oxidation of meat. However, the best economic results were observed up to 50 g of okara kg−1 of diet.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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