Evaluating <i>Brassica napus</i> and <i>Brassica juncea</i> meals with supplemental enzymes for use in brown-egg laying hen diets: production performance and egg quality factors
Notice bibliographique
Résumé
Canola and juncea meals (CM and JM) have been thoroughly evaluated in diets of white- but not brown-shell egg laying hens (BSLH). This study compared the effects of dietary CM, JM, or soybean meal (SBM) on production performance and egg quality of BSLH. Over 48 wk, 300 Lohmann Brown-Lite laying hens were fed diets containing SBM, 10% or 20% CM (CM-10 or CM-20), and 10% or 20% JM (JM-10 or JM-20), without (−E) or with (+E) a phytase/multicarbohydrase enzyme cocktail. Egg weight decreased with CM-20 inclusion compared with SBM (P = 0.027; SBM, 63.1a; CM-10, 61.8ab; CM-20, 61.1b; JM-10, 62.6ab; JM-20, 61.7ab; g egg−1). In a meal by enzyme interaction, enzyme inclusion decreased percent shell and egg specific gravity of only the hens fed CM-20 (P ≤ 0.008). Body weight decreased (P = 0.031; −E, 2135a; +E, 2078b; g hen−1) and feed efficiency was improved (P = 0.032; −E, 1.98a; +E, 1.95b; g feed g egg mass−1) when enzyme was included in the diet. Dietary treatment did not affect mortality (P > 0.05). All performance and quality parameters were within expected ranges; therefore, 20% CM and JM can be included in BSLH diets, and enzyme inclusion can be used to improve feed efficiency regardless of meal type fed.
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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 ».