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Enregistrement W2090832255 · doi:10.1590/s1516-35982009001300023

Applying precision feeding techniques in growing-finishing pig operations

2009· article· en· W2090832255 sur OpenAlexaff
C. Pomar, Luciano Hauschild, Guohua Zhang

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Zootecnia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensInstitut de Technologie AgroalimentaireAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientManureAnimal feedLivestockExcretionSustainabilityBiotechnologyBiologyAnimal scienceEnvironmental scienceAgricultural scienceAgronomyEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high cost of feed ingredients, the use of non-renewable sources of phosphate and the dramatic increase in the environmental load resulting from the excessive land application of manure are major challenges for the livestock industry. Precision feeding is proposed as an essential approach to improve the utilization of dietary nitrogen, phosphorus and other nutrients and thus reduce feeding costs and nutrient excretion. Precision feeding requires accurate knowledge of the nutritional value of feedstuffs and animal nutrient requirements, the formulation of diets in accordance with environmental constraints, and the gradual adjustment of the dietary nutrient supply to match the requirements of the animals. After the nutritional potential of feed ingredients has been precisely determined and has been improved by the addition of enzymes (e.g. phytases) or feed treatments, the addition of environmental objectives to the traditional feed formulation algorithms can promote the sustainability of the swine industry by reducing nutrient excretion in swine operations with small increases in feeding costs. Increasing the number of feeding phases can also contribute to significant reductions in nutrient excretion and feeding costs. However, the use of precision feeding techniques in which pigs are fed individually with daily tailored diets can further improve the efficiency with which pigs utilize dietary nutrients. Precision feeding involves the use of feeding techniques that allow the provision of the right amount of feed with the right composition at the right time to each pig in the herd. Using this approach, it has been estimated that feeding costs can be reduced by more than 4.6%, and nitrogen and phosphorus excretion can both be reduced by more than 38%. Moreover, the integration of precision feeding techniques into large-group production systems can provide real-time off-farm monitoring of feed and animals for optimal slaughter and production strategies, thus improving the environmental sustainability of pork production, animal well-being and meat-product quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations107
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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