Fish oil divergently enriches broiler meat with long chain ω-3 polyunsaturated fatty acids (LCω-3PUFAs) by modulating the ratio of ω-3 to ω-6 PUFAs without disrupting gut morphology and cardio-pulmonary morphometry
Notice bibliographique
Résumé
A trial was conducted for 35 days to investigate if replacement of soybean oil (SO) for fish oil (FO) influenced average daily feed intake (ADFI), average daily gain (ADG), final live weight (FLW), feed efficiency (FE), haemato-biochemical indices, carcass traits, cardio-pulmonary morphometry, gut morphology, nutrient digestibility, and fatty acid profile of the broiler chicken. A total of 350, day-old Ross-308 male broilers were distributed in a completely randomized design into five dietary treatment groups designated as FO0% (diet without FO, i.e., 100% SO), FO25% (diet containing 25% FO + 75% SO), FO50% (diet containing 50% FO + 50% SO), FO75% (diet containing 75% FO + 25% SO), and FO100% (diet containing 100% FO). Each treatment was replicated seven times containing 10 birds per replicate. Results indicated that complete replacement of SO for FO increased 4.7% FLW, 12.4% ADFI, 3.9% ADG, 16.2% HDL, and 8.6% CP. Although, FO contained 471.1% more ∑LCω-3PUFAs than SO, the FO-supplemented breast meat was enriched with net increment of 45.0% ∑LCω-3PUFAs and 81.0% ∑ω-3: ∑ω-6 at the expense of 7.1% FE and 26.8% MDA. Complete replacement of SO for FO did not compromise net profit. Hence, replacement of SO for FO may be commercially plausible.
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».