A Review of the Varied Uses of Macroalgae as Dietary Supplements in Selected Poultry with Special Reference to Laying Hen and Broiler Chickens
Notice bibliographique
Résumé
Seaweeds comprise ca. 12,000 species. Global annual harvest is ca. 30.13 million metric tonnes, (valued ca. $11.7 billion USD in 2016) for various commercial applications. The growing scope of seaweed-based applications in food, agricultural fertilizers, animal feed additives, pharmaceuticals, cosmetics and personal care is expected to boost market demand. Agriculture and animal feed applications held the second largest seaweed market share in 2017, and the combined market is anticipated to reach much higher values by 2024 due to the impacts of current research and development targeting enhanced animal health and productivity. In general, seaweeds have been utilized in animal feed as a rich source of carbohydrates, protein, minerals, vitamins and dietary fibers with relatively well-balanced amino acid profiles and a unique blend of bioactive compounds. Worldwide, the animal nutrition market is largely driven by rising demand for poultry feeds, which represents ca. 47% of the total consumption for all animal nutrition. This review provides an overview of the utilization of specific seaweeds as sustainable feed sources for poultry production, including a detailed survey of seaweed-supplemented diets on growth, performance, gastrointestinal flora, disease, immunity and overall health of laying/broiler hens. Anti-microbial effects of seaweeds are also discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».