Feeding behavior of growing–finishing pigs reared under precision feeding strategies
Notice bibliographique
Résumé
The feeding behavior of growing-finishing pigs reared under precision feeding strategies was studied in 35 barrows and 35 females (average initial BW of 30.4 ± 2.2 kg) over 84 d. Five different feeding programs were evaluated, namely a conventional 3-phase program in which pigs were fed with a constant blend of diet A (high nutrient density) and diet B (low nutrient density) and 4 daily phase-feeding programs in which pigs were fed daily with a blend meeting 110, 100, 90, or 80% of the individual Lys requirements. Electronic feeder systems automatically recorded the visits to the feeder, the time of the meals, and the amount of feed consumed per meal. The trial lasted 84 d and the database contained 59,701 feeder visits. The recorded database was used to calculate the number of meals per day, feeding time per meal (min), intervals between meals (min), feed intake per meal (g), and feed consumption rate (feed intake divided by feeding time per meal, expressed in g/min) of each animal. The feeding pattern was predominantly diurnal (73% of the feeder visits). Number of meals, duration of meals, time between meals, feed consumed per meal, and feed consumption rate were not affected by the feeding programs. The females ingested 19% less feed per meal and had a 6% lower feed consumption rate in comparison with the barrows ( < 0.05). Pig feeding behavior was not correlated with diet composition. However, feed efficiency was negatively correlated with amount of feed consumed per meal ( = -0.38, < 0.05) and feed consumption rate ( = -0.44, < 0.05). Feed consumption rate was also negatively correlated with protein efficiency ( = -0.44, < 0.05). Multivariate analysis indicated that feed consumption rate and number of meals per day are the variables related most closely to pig production performance results. Current results indicate that using precision feeding as an approach to reduce Lys intake does not interfere with the feeding behavior of growing-finishing pigs.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».