Lifetime reproductive and financial performance of female swine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate reproductive and financial performance for commercial swine herds grouped on the basis of pattern of removal of female swine. DESIGN: Cohort study. SAMPLE POPULATION: 25 swine herds. PROCEDURES: Lifetime reproductive productivity was summarized as number of pigs weaned per herd day per mated female and as number of herd days per pig weaned per mated female. Factors associated with these 2 measures were determined by use of linear regression. Financial data from a commercial database were used to estimate maximum number of parities at removal associated with profitability. Sensitivity analysis was used to simulate how variations in daily maintenance cost and value per weaned pig would influence profitability. RESULTS: Mean number of pigs weaned per herd day per mated female was 0.054; mean number of herd days per pig weaned per mated female was 20.2. Both these measures were associated with proportion of nonproductive days during herd life, preweaning mortality rate per litter weaned, mean lifetime number of pigs born alive per litter weaned, and mean lifetime lactation duration. Maximum parity at time of removal associated with profitability ranged from 5 to 8. Daily maintenance costs per female had a greater impact on lifetime profitability than did value per weaned pig. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggest that lifetime reproductive and financial performance is optimized among swine herds that have higher proportions of high-parity females.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».