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Enregistrement W2342961474 · doi:10.2527/msasas2016-266

266 Development of precision gestation feeding program using electronic sow feeders and effects on gilt performance

2016· article· en· W2342961474 sur OpenAlexaff
R. Quincy Buis, D. Wey, C. F. M. de Lange

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceLitterGestationBody weightEnergy requirementBiologyPregnancyEndocrinologyMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer controlled electronic sow feeders (ESF) allow precision feeding (PF) of individual gestating sows housed in groups. A study was conducted to evaluate PF gestating gilts using the NRC (2012) nutrient requirement model. The NRC (2012) model was adjusted to estimate daily energy requirements of gestating gilts, based on a constant daily lipid deposition target of 105 g/d, observed BW at breeding, assumed litter size of 12.5 and mean birth weight of 1.4 kg. Eighty gilts were assigned at d2–8 post breeding to 1 of 2 dietary treatments, moved into group-housed ESF pens, and remained there until d101–107 of gestation. For half the gilts (PF), the feeding level and blend of 2 iso-caloric diets (NE 2518Kcal/kg; 0.80 vs. 0.20% SID Lys for high and low protein, respectively; diets HP and LP) were adjusted daily for each animal to accurately meet estimated energy and Lys requirements. The remaining gilts (CON) received constant amounts of feed throughout gestation: 1.32 and 0.88 kg/d of HP and LP diets, respectively (mean SID Lys 0.56%). Total feed allowance per sow (d3–105) was similar for both groups (PF vs. CON; 201 vs. 203 kg; P = 0.66), while sows on PF used 6 kg less of the HP diet. Between treatments (PF vs. CON), d3–105 gains of BW (60.9kg vs. 64.7kg, P = 0.18) and back fat (3.7 mm vs. 3.2 mm, P = 0.47) did not differ. Yet when ADG for early (d 5–32), mid (d 33–67) and late (d 68–103) gestation were compared, gilts on PF tended to gain less in early gestation (0.31 vs. 0.41 kg/d; P = 0.096), while ADG was similar during mid (0.71 vs. 0.73 kg/d; P = 0.704) and higher for PF during late (0.82 vs. 0.66 kg/d; P < 0.01) gestation. During the subsequent 21d lactation period, no treatment effects on performance were observed (litter size at birth 12.2 vs. 12.2; mean birth BW 1.52 vs. 1.47 kg/pig; litter growth rate 2.47 vs. 2.47 kg/d); voluntary ADFI was higher for PF (4.98 vs. 4.56 kg/d; P = 0.045) and ADG tended to be higher for PF (−0.78 vs. –0.98 kg/d; P = 0.10). In this study, PF gilts did not affect overall gestation BW and back fat gain. However, in PF gilts the pattern of sow BW gain followed more closely the gain of products of conception. Gilts on PF ate more and tended to loose less weight during the subsequent lactation, which may benefit long term reproductive performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
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Résumé présentoui

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