Effect of flavor supplementation on growth performance, nutrient digestibility, blood profiles, and carcass quality in growing–finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to evaluate the effect of supplementation of different flavors (apple and anise) on growth performance, nutrient digestibility, blood profiles, and carcass quality in growing–finishing pigs. A total of 96 growing pigs [(Yorkshire × Landrace) × Duroc] with an average body weight (BW) of 28.2 ± 0.7 kg were randomly assigned to one of the following three treatments: (1) CON, basal diet; (2) APF, basal diet + 0.05% apple flavor; (3) ANF, basal diet + 0.05% anise flavor, according to their BW and sex in this 15 wk experiment. There were eight replications (pens) per treatment and four pigs per pen (two barrows and two gilts). During week 0–5, pigs fed ANF diets had greater (p < 0.05) average daily gain (ADG) and average daily feed intake than those fed CON and APF diets. Dietary ANF treatment increased (p < 0.05) ADG during 0–15 wk compared with CON treatment. At the end of 5 wk, the apparent total tract digestibility of nitrogen in ANF treatment was improved (p < 0.05) compared with that in CON treatment. Dietary treatments did not affect the studied traits of carcass and meat quality. The inclusion of anise flavor increased ADG, but apple flavor had no effect on growth performance in growing–finishing pigs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».