Utilising yellow mealworm larvae reared on deoxynivalenol-contaminated wheat as a feed ingredient for poultry diets
Notice bibliographique
Résumé
This study determined if yellow mealworm larvae (YML) grown on deoxynivalenol (DON) contaminated wheat would affect broiler chicken performance. The YML were reared on wheat with low (LDW; 630 μg/kg) or high (HDW; 30,730 μg/kg) DON concentrations. The DON concentrations in the dried insect meals were 0 or 17.5 μg/kg for YML grown on LDW and HDW, respectively. Seventy-five male Ross 708 broilers were randomly placed into 15 cages and reared on one of three diets from day 1-35 (five replications/treatment). On day 14, broiler numbers were reduced to four per cage. The diets consisted of a control containing no YML meal (CD) and two diets containing 5% YML meal produced on either LDW (LMD) or HDW (HMD). Feed intake and body weight (BW) were measured over the duration of the experiment to calculate feed to gain ratio (F:G). On day 35, all birds were slaughtered and dissected to collect weights of the breasts, thighs, drums, wings, abdominal fat pads, and organs. Crude protein retention was higher in birds fed the LMD and HMD treatments compared to CD (P=0.0091). Dry matter retention was higher in the HMD diet compared to the CD and LMD diets (P=0.0046). Feed intake was lower in birds fed HMD compared to CD and LMD (P=0.0031) although final BW was not reduced. In conclusion, dietary inclusion of YML did not affect the growth, meat yield or organ weights of the birds. The YML reared on DON-contaminated wheat (up to 30,730 ug/kg) and included in broiler diets at 5% could be an effective means of converting salvage wheat into a safe and sustainable source of protein.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».