Comparative evaluation of mathematical functions to describe growth and efficiency of phosphorus utilization in growing pigs1
Notice bibliographique
Résumé
Success of pig production depends on maximizing return over feed costs and addressing potential nutrient pollution to the environment. Mathematical modeling has been used to describe many important aspects of inputs and outputs of pork production. This study was undertaken to compare 4 mathematical functions for the best fit in terms of describing specific data sets on pig growth and, in a separate experiment, to compare these 4 functions for describing of P utilization for growth. Two data sets with growth data were used to conduct growth analysis and another data set was used for P efficiency analysis. All data sets were constructed from independent trials that measured BW, age, and intake. Four growth functions representing diminishing returns (monomolecular), sigmoidal with a fixed point of inflection (Gompertz), and sigmoidal with a variable point of inflection (Richards and von Bertalanffy) were used. Meta-analysis of the data was conducted to identify the most appropriate functions for growth and P utilization. Based on Bayesian information criteria, the Richards equation described the BW vs. age data best. The additional parameter of the Richards equation was necessary because the data required a lower point of inflection (138 d) than the Gompertz, with a fixed point of inflexion at 1/e times the final BW (189 d), could accommodate. Lack of flexibility in the Gompertz equation was a limitation to accurate prediction. The monomolecular equation was best at determining efficiencies of P utilization for BW gain compared with the sigmoidal functions. The parameter estimate for the rate constant in all functions decreased as available P intake increased. Average efficiencies during different stages of growth were calculated and offer insight into targeting stages where high feed (nutrient) input is required and when adjustments are needed to accommodate the loss of efficiency and the reduction of potential pollution problems. It is recommended that the Richards and monomolecular equations be included in future growth and nutrient efficiency analyses.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».