The impact of infrared beak treatment on turkey tom and hen beak length and performance to 12 weeks of age
Notice bibliographique
Résumé
Controlling injurious pecking in commercial turkeys remains a significant challenge to producers and the industry. Infrared beak treatment is an effective method of controlling injurious pecking in chickens; however, the effects of infrared beak treatment on turkey performance are still largely unknown. Two experiments were conducted to determine the impact of infrared beak treatment on the beak length and performance of turkeys raised to 12 wk of age. Experiment 1 tested both toms (n = 236) and hens (n = 324), while Experiment 2 focused on hens (n = 608). Poults for each experiment were assigned to 1 of 2 beak treatments: infrared beak treated (IR) on the day of hatch at a commercial hatchery or sham untreated control (C). Data collected included beak length, body weight, feed intake, feed efficiency, and mortality. Data were analyzed using a 1 or 2-way ANOVA, followed by Tukey's range test for mean separation when interactions were found. Results showed that beak length (Experiment 1 only) was significantly shorter in IR poults from 2 to 12 wk of age. In the same experiment, IR toms had lighter body weight than C toms, but IR hens were heavier than C hens from 2 to 4 wk of age. By 12 wk, IR poults were heavier than C poults, regardless of gender. In experiment 2, IR hens had lighter body weight from 2 to 4 wk of age. In conclusion, infrared beak treatment had minimal effects on feed intake, feed efficiency, or mortality over the 12-wk periods of both experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».