MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4414213475 · doi:10.31817/tckhnnvn.2025.23.1.05

ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC GIẢM PROTEIN THÔ TRONG KHẨU PHẦN TRÊN CƠ SỞ CÂN ĐỐI CÁC AXIT AMIN THIẾT YẾU DẠNG TIÊU HÓA HỒI TRÀNG TIÊU CHUẨN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH TRƯỞNG VÀ CHẤT LƯỢNG THỊT CỦA GÀ LƯƠNG PHƯỢNG

2025· article· en· W4414213475 sur OpenAlexaff
Huyền Ninh Thị, Đăng Phạm Kim, Ngọc Trần Thị Bích

Notice bibliographique

RevueTạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeed conversion ratioCompletely randomized designProtein dietProtein qualityDietary protein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate the effects of reduced crude protein (CP) level with supplementing standard ileal digestible essential amino acids (SID-EAA) on growth performance, feed efficiency and meat quality of Luong Phuong broilers. The experiment was a completely randomized design with 5 dietary treatments and 5 replicates. Total 750 Luong Phuong chickens were randomly located to one of 5 diets with reducing CP levels 1-4% compared with the standard CP diet and growth performance and meat quality were recorded accordingly. The results showed that reducing crude protein levels in the diet reduced the growth rate of chickens (P <0.05). Low protein diets did not affect the feed intake but increased feed coversation ratio (FCR) (P <0.05). However, at 1 and 2% protein reductions, the differences in both growth rate and feed conversion were not significant compared with the control group. Treatment 3 had the lowest feed cost (29,543 VND/kg), 539 VND/kg (1.792%) lower than the control group. Reducing CP at 4% (NT5) reduced breast meat ratio, increased 24h pH and increased breast meat toughness of chicken. In conclusion, the appropriate protein reduction level with SID-EAA supplement was less than 2% in the diet for Luong Phuong chicken.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam→Même sujetAnimal Nutrition and Physiology→Travaux en français237 207→