Effects of feeding two different blends of essential oils to finishing steers on growth performance, carcass characteristics, meat quality, meat composition, and shelf life
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to evaluate the effects of feeding two different commercially available blends of essential oils to finishing steers to replace conventional feed additives in feedlot diets. Angus-based crossbred steers [N = 43; starting body weight (BW) = 466 ± 31 kg] were used in a randomized complete block design. Steers were randomly assigned to four different dietary treatments for the 100 d finishing period in which steers were fed high-moisture corn/alfalfa silage/soybean meal diets. Dietary treatments included a negative control (no additives; CON), a positive control (33 mg·kg−1 monensin and 11 mg·kg−1 tylosin added to the diet; M/T), and two different proprietary blends of essential oils [EO-1: 1 g·steer−1·d−1 Victus Liv (DSM Nutritional Products) and EO-2: 4 g·steer−1·d−1 Fortissa Fit 45 (Provimi Canada ULC)]. Growth performance, carcass characteristics, meat quality, sensory attributes (excluding juiciness), most fatty acid parameters, and shelf-life (color and lipid oxidative stability) were generally unaffected by the inclusion of two different commercially available essential oil blends when compared with both a negative control (CON) and a positive control (M/T). This indicates that commercially available essential oil blends may show promise as a replacement to conventional feed additives like antibiotics without causing negative effects to meat quality, storage stability, and eating experience.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».