Nutritional, hormonal, and environmental effects on colostrum in sows1
Notice bibliographique
Résumé
It is widely recognized that an early and high intake of colostrum is a major determinant of piglet survival during the early suckling period. The production of colostrum, however, is very variable among sows and the factors affecting this variability are not well known. Factors such as number of parity and genotype do seem to influence colostrum yield and composition. The endocrine status of the sow also affects the process of colostrogenesis and changes in the sow endocrine status can have an impact on quantity and quality of colostrum produced. Indeed, induction of parturition seems to play a role. Nutrition is undoubtedly a major factor that could be used as a tool to alter colostrum composition, with fat content being the most affected. Feed ingredients, such as yeast extracts and fermented liquid feed, were recently shown to alter colostrum composition, yet more research is needed to substantiate these effects. Very few data are available on the influence of environment on colostrum production; results suggest that heat stress has negative effects on colostrum composition. Considering the importance of colostrum for the survival, growth, and immune resistance of piglets, it is obvious that research on the development of new management systems is necessary to improve yield and composition of colostrum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».