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Enregistrement W4361215906 · doi:10.3920/jiff2022.0164

Factors affecting the decision-making process of using insect-based products in animal feed formulations

2023· article· en· W4361215906 sur OpenAlexaff
Laura Gasco, Sara Bellezza Oddon, Grant W. Vandenberg, T. Veldkamp, Ilaria Biasato

Notice bibliographique

RevueJournal of Insects as Food and Feed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésPalatabilityDefattingFish mealFood scienceBiologyMealLimitingNutrientBiotechnologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insect meals are promising alternative feed ingredients although their application is still not commonplace. Their inclusion requires the consideration of various factors to optimise growth, animal welfare, and feed costs. The insect meal form (whole or defatted) impacts the level of inclusion, in particular in feeds where low amount of lipids is needed (e.g. poultry). From a nutritional point of view, the factors that influence the insect meal characteristics include insect species, rearing substrates and production processes. Processing (drying, defatting) can dramatically influence the nutrient digestibility and availability that requires assessment through in vivo or in vitro trials, with differences being observed in relation to the entity of the defatting process as well. The inclusion of full-fat or defatted meal may impact the final product quality (fatty acid profile). Low digestibility of chitin is also a limiting factor. Studies to increase the digestibility of insect meals using additives are ongoing. For these reasons, when different insect protein suppliers are used for feed production, chemical analyses need to be performed. In addition to the nutritional aspect, in some species (i.e. fish), a physical evaluation of the feed is necessary. In particular, the high fat content of whole larvae meal may increase the mixture viscosity and decrease the pellet stability, resulting in nutrient loss. Palatability affects feed ingestion; though insect meals seem well accepted, some palatability issues have been reported at high inclusion levels. It is however not clear if these issues are due to the level of inclusion or to some intrinsic characteristics of the meal used. Finally, the crucial factor for the future practical incorporation of insect meals in animal feeds is the availability and consistency of the supply. Without large and consistent quantities, it will be difficult for feed producers to incorporate these alternative ingredients within their production processes.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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