Feeding laying hens with insect meal affects the production traits and some quality parameters of table eggs
Notice bibliographique
Résumé
A feeding trial was carried out with Tetra SL laying hens to evaluate the effects of an insect larvae meal on the production traits and egg quality parameters. Alphitobius diaperinus larvae meal (ADM) was incorporated at 10% (ADM10) and 15% (ADM15) into layer diets on the expense of soybean meal and the production traits and egg quality parameters, have been evaluated. Among the production traits only egg weight was affected by dietary treatments. Both ADM diets decreased egg weight in comparison with the control diet. Besides egg weight, none of the other egg quality parameters were affected. ADM failed to modify the fat content of egg yolk but resulted significant changes in the fatty acid composition of the yolk fat. Feeding ADM increased the lauric, stearic and linoleic acid and decreased the oleic and α-linolenic acid concentrations of the yolk. The results of the electronic nose proved that ADM resulted in specific volatile compound structure, that can be used for the identification of the insect meal eggs. Among the identified compounds ADM reduced the intensity of dimethyl sulphide, ethyl acetate and acetaldehyde in comparison with the control eggs. The tasting and organoleptic evaluation of boiled eggs by the volunteers resulted higher quality scores and acceptance of the ADM eggs. From the results it can be concluded that insect meals can be used efficiently even at high incorporation rates in layer diets. The reason for the egg weight reduction, however, needs further investigation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».