Opportunities to improve nutrient efficiency in pigs and poultry through breeding
Notice bibliographique
Résumé
Efficiency of food and nutrient (including energy) use are considered the key factors in the economic and environmental performance of livestock systems. The aim of this paper is to consider the basis of genetic variation in the components that constitute dietary nutrient efficiency; and to conclude whether there would be benefit, in any relevant terms, in including these components in breeding programmes that aim to improve nutrient efficiency within pig and poultry systems of production. The components considered are (i) external, pre-ingestion losses, such as food spillage and its relation to feeding behaviour traits, (ii) digestive efficiency, (iii) maintenance requirements, (iv) net efficiency of energy and nutrient utilisation and (v) partitioning of scarce resources within productive and between productive and fitness functions. It is concluded that opportunities to exploit genetic variation exist mainly in the potential to improve the digestive efficiency of pigs and to reduce the maintenance requirements for resources mainly in hens, but also potentially in pigs. Current evidence suggests that there are very weak genetic and phenotypic correlations between components of feeding behaviour and productive traits, and little genetic variation in the net efficiency of nutrient utilisation among poultry and pig genotypes. The implication of the latter is that there would be little exploitable genetic variation in the partitioning of scarce nutrients between productive functions. Currently, there is a lack of understanding of the genetic basis of the partitioning of scarce nutrients between productive and fitness functions, and how this may impact upon the efficiency of nutrient use in pig and poultry systems. This is an area of research to which further effort might usefully be devoted.
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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 ».