Effects of feeding 10% rapeseed meal (<i>Brassica napus</i>) during gestation and lactation over three reproductive cycles on the performance of hyperprolific sows and their litters
Notice bibliographique
Résumé
Quiniou, N., Quinsac, A., Crépon, K., Evrard, J., Peyronnet, C., Bourdillon, A., Royer, E. and Etienne, M. 2012. Effects of feeding 10% rapeseed meal (Brassica napus) during gestation and lactation over three reproductive cycles on the performance of hyperprolific sows and their litters. Can. J. Anim. Sci. 92: 513–524. Largely due to increased production of biodiesel, there is a greater availability of solvent-extracted rapeseed meal (RM) in France, making it competitive for feeding pigs. Nevertheless, the long-term effects of dietary glucosinolates (GSL) when feeding RM on sow reproductive and litter performance are a persistent concern to feed manufacturers. Four batches of 24 hyperprolific sows were fed to evaluate the effects of including 0 or 10% RM [14.5 µmol GLS g −1 dry matter (DM) basis] in the gestation and lactation diets over three reproductive cycles. Intake of dietary GLS remained below 5 mmol d −1 over the gestation period and averaged 8 mmol d −1 over the lactation period, corresponding to less than 2 µmol GLS g −1 DM basis. Lactation feed intake, sow body weight and backfat, and the length of the weaning-to-estrus interval were not different (P>0.05) between treatment groups. Sows fed diets with 10% or no RM farrowed 43.6 and 43.8 piglets over three reproductive cycles, respectively (P>0.05). Piglet weight at birth or weaning, survival and litter weight gain were not affected (P>0.05) by dietary RM inclusion. Similar (P>0.10) plasma thyroxin levels of sows and piglets indicated that thyroid function was not altered by RM inclusion. In conclusion, feeding gestation and lactation diets including 10% RM to hyper prolific sows over three parities was safe and did not affect sow longevity, reproductive or litter performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».