Fruit pomaces—their nutrient and bioactive components, effects on growth and health of poultry species, and possible optimization techniques
Notice bibliographique
Résumé
The ever-growing human population, coupled with the exigent need to meet the increasing demand for poultry meat and egg, has put the onus on poultry nutritionists and farmers to identify alternative feed ingredients that could assure the least-cost feed formulation. In addition, the public desire for non-antibiotic-treated poultry products has also necessitated the ultimate search for potent antibiotic alternatives for use in poultry production. While some identified alternatives are promising, their cost implications and technical know-how requirements may discourage their ease of adoption in poultry. The use of plants and/or their by-products, like fruit pomaces, present a pocket-friendly advantage and as a result, are gaining much interest. This is traceable to their rich phytochemical profile, nutritional composition, ready availability, and relatively cheap cost. The fruit juice and wine pressing industries generate a plethora of fruit wastes annually. Interestingly, fruit pomaces contain appreciable dietary fibre, protein, and phenolic compounds, and thus, their adoption could serve the poultry industry in dual capacities including as substitutes to antibiotics and some conventional feedstuff. Thus, there is a possibility to reduce fruit wastes produced and feed-cost in poultry farming from environmental and economical standpoints, respectively. This review seeks to provide reinforcing evidence on the applicability and impact of fruit pomaces in poultry nutrition.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».