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Enregistrement W4402541187 · doi:10.1093/jas/skae234.582

PSV-11 Significance of specialty protein ingredients in feeding programs for broiler chickens on nitrogen utilization and excretion- A meta-analysis

2024· article· en· W4402541187 sur OpenAlexaff
Felix M Njeri, J.L. Ellis, Elijah G. Kiarie

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroilerExcretionMeta-analysisSpecialtyAnimal scienceBiologyBiotechnologyVeterinary medicineMedicineInternal medicineBiochemistryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The utility of specialty protein ingredients (SPI) in feeding programs for broiler chickens is premised on poor utilization of conventional vegetable proteins (CVP). The SPI includes ingredients of animal origin such as processed animal proteins (PAP), insect proteins (IP) and further processed conventional vegetable proteins (PCVP) characterized with greater concentration of crude protein/amino acids, and low anti-nutritional factors. The objective of this study was to apply meta-analysis approach of published studies that incorporated SPI to provide insights into their effectiveness on nitrogen utilization and excretion in broiler chickens. The data were retrieved from Web of Science, PubMed, ScienceDirect, hand searching and cross-referencing, and resulted in 44 publications meeting inclusion criteria such as being a broiler study and treatments diets being isocaloric and isonitrogenous Model development was performed in PROC GLIMMIX of SAS and treated the study as a random effect. The SPI protein source (PAP, IP, and PCVP), bird age (starter 0 to 14 d, grower 14 to 24 d and finisher 25 to 42 d), nitrogen intake and level were the main X variables of interest, while outcome (Y) variables explored included nitrogen excretion, nitrogen retention, nitrogen efficiency, average daily gain (ADG), average daily feed intake (ADFI), and feed conversion ratio (FCR). To address heterogeneity in sample size and errors between treatment means from different studies, the WEIGHT statement in PROC GLIMIXX was employed to weight variables using the inverse of their squared variance. The inclusion or rejection of models developed was based on the evaluation of root mean square prediction error and concordance correlation coefficient. Comparatively, the slopes of PAP, IP and PCVP (soybean meal) linearly reduced and quadratically (P < 0.05) increased ADG during the starter phase against their respective controls. The extent ADG was greatest with intake of PCVP followed by PAP. During the grower phase, ADG was highest for PAP, followed by IP with PCVP being the least (P < 0.05). However, PCVP had the greatest ADG during the finisher phase (P < 0.05). On nitrogen excretion, provision of PAP during the stater phase increased the nitrogen excretion while it reduced the excretion during the grower and finisher phase (P < 0.05) relative to control. The intake of IP up to 10% inclusion reduced nitrogen excretion only during the starter and grower phase (P < 0.05) when compared with respective controls. The intake of PCVP reduced nitrogen excretion in all growth stages compared with respective controls (P < 0.05). In conclusion specialty proteins (PAP and PCVP) and insect protein at an inclusion level of < 10%, were effective ways of reducing nitrogen excretion while improving growth performance. Combining these strategies may have a synergistic effect.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,062
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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