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Enregistrement W4402541696 · doi:10.1093/jas/skae234.670

PSVIII-21 Meta-analysis of nutritive factors influencing mean retention time of digesta in the gastrointestinal tract of broiler chickens

2024· article· en· W4402541696 sur OpenAlexaff
Grace Hong, Emily M. Leishman, Elijah G. Kiarie, J.L. Ellis

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-clésBroilerGastrointestinal tractAnimal scienceRetention timeMeta-analysisBiologyFood scienceChemistryInternal medicineMedicineBiochemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Broiler chicken meat is an important source of food protein for human consumption globally. Over the last several decades, dramatic changes have been made to broiler genetics, management, and nutrition to increase production efficiency. Different feeds with varying nutrient composition have been researched to target goals such as improving growth and feed conversion ratio. Part of understanding and further improving these feeding programs involves understanding the effects of the feed on nutrient digestibility and animal performance. As such, models are a key tool in the wholistic evaluation of diet, genetics, and management interactions. Towards developing a mechanistic digestion model for broilers, knowledge of mean retention time (MRT, min) of digesta in the gastrointestinal tract (GIT) across a variety of diets is required. To understand the relationship between MRT in broilers and their diet, a systematic literature search and meta-analysis was conducted where 34 articles were found to meet the inclusion criteria. MRT in these studies was measured in various parts of the GIT where 7 studies reported MRT in just one segment (e.g. jejunum), 12 studies reported MRT in multiple combined segments (e.g. jejunum + ileum) and 21 studies reported MRT of the entire GIT. Birds used in these studies included those in the starter, grower, and finisher phases as well as breeders. Nutritional composition of the diets was represented by data on metabolizable energy (ME, kcal/kg), crude fiber (% DM), crude fat (% DM), crude protein (% DM) and calcium (% DM) that was consistently reported across studies. A mixed model (PROC MIXED, in SAS), treating study as a random effect, and using a subset of the data collected where MRT was reported for the entire GIT, and limited to grower and finisher phases, was used to examine the relationship between the diet composition and MRT. Only ME (F1,28.1 = 4.25; P = 0.0486) was found to be significantly related to MRT, where an increase in one kcal/kg of ME resulted in a decrease of MRT by 0.091 minutes (within the range of 2,749 to 3,507 kcal/kg ME). Other nutritional components of the diet were found to have no significant relation to MRT (all P > 0.05), though next steps will examine how the source of ME (fat vs starch vs fiber) impacts this relationship. Although other factors (such as age and feed intake) are still to be considered, the initial results from this study provide valuable insights into how nutritional composition of poultry feeds relates to MRT. Further investigation will also quantify this relationship within segment of the GIT. This work not only provides valuable information to nutritionists, but also lays the groundwork for empirical model development to predict MRT of poultry feed, essential to poultry nutritional models.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,049
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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