Effects of repeated cross-fosterings on preweaning behavior and growth performance of piglets and on maternal behavior of sows.
Notice bibliographique
Résumé
Extensive cross-fostering is widely used in early-weaning units in order to standardize and improve body weight at weaning. However, young suckling piglets develop teat fidelity and repeated cross-fosterings could go against this behavior. This experiment was therefore conducted to compare the behavior and growth of 13 control and 14 fostered litters. Once every 3 d (from d 1 to 16 of lactation), all piglets were weighed and three piglets were switched between two fostered litters. Their unfostered littermates were called residents. Behavior was recorded for 2 h after weighing and(or) adoption and during one nursing period 24 h later. Fights were more frequent (P < 0.05) in treated than in control litters during and between nursings at all ages of adoption except d 1. Most fights occurred between resident and fostered piglets (P < 0.001), except at d 1. Fights during nursing were still more frequent in treated than in control litters 24 h after adoption (P < 0.02), except at d 1 and 16. More piglets had skin lacerations in treated than in control litters except at d 1 (P < 0.05), and scratches were more frequent in fostered than in resident piglets at d 1 (P = 0.07), 7, 13, and 16 (P < 0.01). At all ages except d 1, failed nursings and snaps at piglets were more frequent in fostered than in control litters (P < 0.05), most snaps being directed at adopted piglets (P < 0.001). In fostered litters, sows spent 15 to 30% less time lying on their sides at d 4, 7, 13, and 16 (P < 0.05). Finally, adopted piglets were 13% lighter than controls at weaning (P < 0.001), whereas residents were heavier than adopted piglets (P < 0.05) but lighter than controls (P = 0.1). These data demonstrate that cross-fostering done repeatedly during lactation is stressful for piglets and sows and does not improve body weight at weaning.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».