Response to dietary digestible energy concentration in growing pigs fed cereal grain-based diets1
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how energy is utilized by the pig, and how the pig responds to changes in dietary energy concentration, is essential information in determining the optimal concentration of dietary energy under farm conditions, which are often highly diverse. The objective of these experiments was to determine how changes in dietary DE concentration, achieved through graded changes in diet composition, would affect the performance and carcass composition of growing pigs. In Exp. 1, which was conducted in a research facility, 300 pigs (31.1 +/- 2.6 kg) were assigned to diets containing 3.09, 3.24, 3.34, 3.42, or 3.57 Mcal of DE/kg. Experiment 2, which was conducted at a commercial swine farm, involved 720 pigs (36.8 +/- 5.9 kg) assigned to diets containing 3.12, 3.30, or 3.43 Mcal of DE/kg. Increased DE concentration was attained by using more wheat, soybean meal, and fat and less barley; true ileal lysine was adjusted as DE increased, and minimal AA:lysine ratios were maintained. In Exp. 1, ADG improved linearly as the energy content of the diet increased (P = 0.03). Feed intake decreased (P < 0.001) and feed efficiency and daily caloric intake improved (P = 0.005) with increased DE content. Variability in growth was not affected by treatment. Carcass index and LM thickness were not affected by increasing dietary DE content; backfat thickness, however, was increased (P < 0.001). In Exp. 2, overall ADG was unaffected by dietary energy content, although an improvement in growth was observed until the pigs reached approximately 80 kg of BW. Overall feed intake decreased with increasing energy content (P = 0.01), although this was not observed during the initial 6 wk of the experiment. Carcass index, lean yield, and backfat were not affected by increasing dietary energy content, whereas LM thickness tended to increase (P = 0.08). The value per pig was unaffected by increasing dietary energy content in both experiments, and returns above feed costs were reduced. Increasing the energy density of the diet for growing pigs through incremental changes in dietary composition had a variable impact on overall growth performance and carcass quality. Increasing the dietary DE had no effect on variations in BW at the time of marketing.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».