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Enregistrement W3112026477 · doi:10.1139/cjas-2020-0146

Effect of dietary inclusion of <i>Achyranthes japonica</i> extract on growth performance, fecal microbiota, fecal gas emission, nutrient digestibility, and meat-carcass grade quality traits in finishing pigs

2020· article· en· W3112026477 sur OpenAlexvenueno aff
Thamaraikannan Mohankumar, Yong‐Min Kim, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecesAnimal scienceBasal (medicine)NutrientFood scienceBiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 10 wk experimental trial was carried out to determine the effect of dietary inclusion of Achyranthes japonica extract (AJE) on finishing pigs’ overall performance. A total of 150 finishing pigs with initial body weight (BW) of 54.17 ± 2.27 kg were randomly allocated to five dietary treatments. The dietary treatments were CON (basal diet), TRT1 (basal diet + 0.025% AJE), TRT2 (basal diet + 0.05% AJE), TRT3 (basal diet + 0.1% AJE), and TRT4 (basal diet + 0.2% AJE). Dietary AJE supplementation linearly increased BW, average daily gain (ADG), and gain to feed ratio (G/F) during week 5. At week 10 and overall experiment, there was tendency for linear increase in BW, ADG, and average daily feed intake. Dietary supplementation of AJE failed to show significant effects on nutrient digestibility, fecal microbiota, meat quality, and fecal gas emission. The dietary supplementation of AJE showed a linear increase in the backfat thickness (BFT) at week 10, and there was no significant difference observed on the lean meat percentage. In summary, AJE supplementation had a beneficial effect on the growth performance, BFT, and also no effects on nutrient digestibility and fecal microbiota of the finishing pigs.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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