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Enregistrement W4405757145 · doi:10.1016/j.psj.2024.104729

Maximizing the performance of heat stressed broilers by optimizing starch-to-lipid ratios, digestible amino acid, and metabolizable energy during the finisher phase

2024· article· en· W4405757145 sur OpenAlexafffund
Dilshaan Duhra, A. D. Beaulieu, T. Shynkaruk, Juliano César de Paula Dorigam, Rose Whelan, K. Schwean-Lardner

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEvonik OperationsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChicken Farmers of Saskatchewan
Mots-clésFood scienceStarchChemistryBroilerPhase (matter)Animal scienceBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. Sex-specific starter and grower diets were fed until d 21. The rooms were maintained at 21°C during d 21 to 27. From d 27 to 32, the birds were subjected to cyclical heat stress, with 12 h of 31°C followed by 12 h of 21°C, with a minimum RH of 50 %. BW and feed residual weights were measured on d 21, 27, and 32, then used to calculate BW gain (BWG) and feed-to-gain ratios (F:G). On d 33, 20 birds per treatment per sex were slaughtered to determine carcass characteristics. Under these conditions (d 21 to 32), maximum male BWG of 926 g was estimated to occur when fed a diet comprised of 42.2 % Basal B and 57.8 % Basal C with a S:L ratio of 4:1, AME of 3089 kcal/kg, and 1.01 % DigLys. Diet did not influence female BWG during heat stress. Although a practical recommendation was not possible for optimal breast meat yield (% live weight) and F:G ratios, the results, indicated that increasing DigLys would improve these parameters under heat stress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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