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Enregistrement W2531183554

Evaluation methods and technologies for improving feed efficiency in the turkey (Meleagris gallopavo)

2014· dissertation· en· W2531183554 sur OpenAlexfundno aff
Wouter Willems Owen

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPoultry Industry Council
Mots-clésMeleagris gallopavoBiologyGeographyZoology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feed efficiency is the most important breeding objective in the commercial turkey breeding programs as feed represents up to 70% of the total production costs at the commercial level. In this thesis focus was placed on evaluating different traits used in the assessment of feed efficient, alongside technologies which may aid in easier or more accurate measurements of feed efficiency traits. Feed efficiency has been historically measured via the feed conversion ratio (FCR), which is the feed intake over a given period of time divided by the body weight gain over that same period. Selecting for feed efficiency using FCR can however lead to unexpected results due to direct selection on a ratio trait. This has led to the investigation of different feed efficiency traits in the animal breeding industry. Once such trait is residual feed intake (RFI), the amount of feed consumed not accounted for by body weight maintenance or body weight gain. Selecting solely on RFI can allow slow growing animals that eat a small amount of feed be giving an excellent score. As such, a linear combination of RFI and residual body weight gain (RG) was examined in order to compensate for drawbacks in both residual traits. This combination, called residual intake and body weight gain (RIG) was found to be more efficient when used as the only selection criterion. A typical multiple trait evaluation system which focuses on both production and reproductive traits is generally used in the turkey breeding industry. The genetic trends concerning the use of such an index in both a sire and dam line show that genetic progress continues to be made over time and that the line breeding programs have been successful despite some antagonistic genetic relationships between traits. One important correlated trait with feed efficiency is the pendulous crop (PC). This defect leads to culling the individual from the population due to an engorged crop. The genetic correlation with feed efficiency traits was determined to be slightly negative in the large white male line of turkeys. This lead to the conclusion that PC must be considered alongside feed efficiency when being used in a multiple trait selection index. In order to calculate feed efficiency traits, certain component traits are required, namely feed intake and body weight gain both measured at the individual level. Traditionally, this has been accomplished through isolating individuals in a pen and measuring the amount of feed consumed by weighing a feeder and the amount of body weight gain by weighing the animal. New technologies have allowed for individual feed intake measurements to be monitored in a group-housed situation. As such, the feed efficiency traits are being measured in an environment that much more closely resembles the commercial production environment. This gives the turkey breeding industry a more powerful option when evaluating animals for use in subsequent generations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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