Application of the law of diminishing returns to partitioning metabolizable energy and crude protein intake between maintenance and growth in egg-type pullets
Notice bibliographique
Résumé
Experiments designed to investigate the effect of dietary nutrient concentrations on the growth and development of pullets are relatively long term and expensive to conduct. As the cost of research increases, mathematical models become valuable tools to answer research and development questions. Modeling growth curves allows nutritionists and poultry researchers to predict dynamic or daily nutrient needs more adequately than using fixed requirements. The potential and validity of a specially reparameterized monomolecular model to partition nutrient intakes between requirements for maintenance and growth was previously demonstrated in relation to ruminants, pigs, chickens, turkeys, and broiler breeder pullets. In the current study, the model was evaluated for its ability to estimate ME and CP requirements for maintenance and growth in egg-type pullets. On the basis of the results of this study, along with those previously reported for chickens, turkeys, and broiler breeder pullets, this model is advantageous because it can predict the magnitude and direction of responses of growing poultry to dietary ME and CP intakes without requiring initial assumptions. The model also has the advantage of biological interpretability of the parameter estimates. One of the main consequences of this interpretability is that the results from several experiments can be pooled to obtain the best estimates of the response coefficients.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».