Impact of low crude protein diets containing animal byproducts on growth performance, nitrogen excretion, meat yield, and quality in broiler chickens
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the impact of a low crude protein (CP) diet incorporating meat and bone meal (MBM) as an alternative (AD) to standard diet, on broiler performance, nitrogen intake, excretion, and meat quality. A total of 846 male Ross 308 chicks were assigned to two diets in a randomized complete block design with 9 replicates of 47 birds/replicate. The diets were a plant-based control (20.4% and 19.5% CP) and an AD (−2.0% CP, +2.5% MBM) in the grower and finisher phases. Compared to the control, the AD reduced nitrogen intake ( P = 0.01) and excretion ( P < 0.01) while improving nitrogen retention efficiency ( P < 0.001) without affecting body weight, feed conversion, or carcass yield. Breast yield was higher in the AD group ( P < 0.001). The ultimate pH of breast meat increased slightly ( P = 0.07), cooking loss decreased ( P = 0.002), sarcoplasmic protein solubility tended to increase ( P = 0.09) in the AD group, while muscle protein emulsifying properties remained unchanged. Breast meat proximate composition was not affected by the AD. In conclusion, the alternative diet can reduce nitrogen loss and emissions without negatively impacting broiler production, provided that amino acid requirements are met.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».