Aspects of selection for feed efficiency in meat producing poultry
Notice bibliographique
Résumé
Over the last five years, the costs of poultry feed ingredients have increased substantially. This has been due to an increased use of corn for ethanol production and a greater overall global feed grain demand. Across the poultry industry this has led to higher production costs and reaffirmed the importance of feed efficiency on profitability. The effect that an increase in feed costs has on profitability is a clear driver for the selection for birds with better feed efficiency. Feed efficiency selection can be achieved using a number of different analytical methods. Selection for feed conversion ratio (FCR) has been used to improve feed efficiency with success but using a 'ratio' trait has mathematical limitations because selection pressure tends to be placed on the component traits of FCR in a non-linear manner. Another measure, residual feed intake (RFI) shows moderate to high heritability and does not have the mathematical limitations associated with FCR. RFI has little to no correlation with production traits and this indicates that genetic improvement of RFI within a selection index can be done without the confounding issues inherent with FCR. Improvements in RFI or FCR have a favourable effect on environmental emissions and decreases the environmental impact of poultry production. The current global production of ammonia, CH4, and N2O by the poultry industry is significant, at levels of 2.1, 29.44 and 279 million tonnes CO(2)eq, respectively. Reductions in emissions can be achieved via improvements in feed efficiency by lowering amounts of manure excreted and decreasing emitted by-products such as ammonia and greenhouse gases (N2O, CO2 and CH4). Consequently, improvements in feed efficiency can not only increase profitability of the poultry industries by lowering production costs but also decrease environmental impact by reducing environmental emissions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».