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Enregistrement W4307320987 · doi:10.1139/cjas-2021-0101

Response of growth performance, blood hematology, organ indexes, and myofiber traits to increasing dietary methionine levels in Jilin White goose

2022· article· en· W4307320987 sur OpenAlexvenueno aff
De Xin Dang, Yan Cui, Haizhu Zhou, Yujie Lou, Desheng Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineMyocyteBody weightHematologyEndocrinologyAnimal scienceBiologyGooseMethionineWeight gainMedicineBiochemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 240 geese (28 days old; 120 ganders and 120 gooses) with an average initial body weight of 1068.19 ± 6.59 g were used to evaluate the effects of increasing dietary methionine (Met) levels on growth performance, blood hematology, organ indexes, and myofiber traits. The experimental period was 42 days. All birds were randomly assigned to four treatment groups based on the initial body weight. There were six replicate cages per treatment, and 10 geese per cage (5 ganders and 5 gooses). Dietary treatments were based on a basal diet containing 0.25% Met, and extra supplied 0.25%, 0.50%, and 0.75% Met to form different dietary groups (0.25%, 0.50%, 0.75%, and 1.00% Met, as-fed basis). The results of this study indicated that final body weight, body weight gain, and feed efficiency increased quadratically, relative weight of breast muscle and myofiber diameter increased cubically, serum total protein and uric acid concentrations, relative weight of liver and abdominal fat, and myofiber diameter increased linearly, whereas myofiber density decreased linearly, with the level of Met increased. The maximized growth performance and breast muscle parameters were observed in 0.75% Met-containing group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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