Can phytogenic additives improve the performance of broilers and replace growth-promoting antibiotics? A meta-analytic approach
Notice bibliographique
Résumé
Phytogenic additives have been studied intensively in broiler chicken production to substitute growth-promoting antibiotics. However, the comprehensive literature on this topic makes it difficult to understand overall results because there are a noticeable number of studies with conflicting conclusions. While several research studies have shown that phytogenic additives may increment broiler chicken’s performance, others make the opposite evident. This study aimed to organize and understand information through meta-analysis considering a great number of publications and the factors that may interfere in the results of phytogenic additives, evaluating whether phytogenic additives can be used as a performance-enhancing additive for broilers, when compared with the effectiveness of growth-promoting antibiotics. The main factor that interferes in the evaluation of phytogenic additives is the microbiological challenge. Phytogenic additives improved average daily gain (ADG) (P < 0.001) and feed conversion (P < 0.001) regardless of microbiological challenge; however, they were worse compared with antibiotics under higher challenge (P < 0.020). A meta-regression of ADG in function of average daily feed intake confirmed that phytogenic additives increased the feed efficiency of broilers, but with less effectiveness than antibiotics. The blends of phytogenic additives increased the ADG in relation to the isolated use of only one phytogenic additive.
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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 | 0,022 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».