Liquid feeding corn-based diets to growing pigs: practical considerations and use of co-products
Notice bibliographique
Résumé
Liquid feeding has many potential benefits over conventional dry feeding of pigs, such as improved gut health, use of inexpensive liquid co-products from the food and biofuel industry, flexibility and ease of feed delivery, and manipulation of feeding value of ingredients with enzymes and microbial inoculants. These benefits can result in improved growth performance and feed efficiency, reduce the reliance on feeding antibiotics and improve public views on pork production and pork products. In the province of Ontario, Canada, about 20% of growingfinishing pigs are currently raised on liquid feeding systems and experience has been gained with liquid feeding corn-based diets. Based on growth performance of high health status pigs, there is limited benefit of liquid feeding corn-based diets to growing-finishing pigs. This is in contrast to European findings, where swine liquid feeding research is more focused on wheatand barley-based diets. Recent research shows that liquid feeding allows for an effective use of liquid corn distillers solubles and corn steep water. In general, and when used at 15% or less of feed dry matter content, the use of corn distillers solubles and corn steep water does not result in major changes in pig growth performance, or carcass and meat quality. The feeding value of wheat shorts appears improved in liquid fed pigs. There is potential to further enhance the value of feed ingredients for the pig by steeping with enzymes and controlled fermentation with microbial inoculants. Uncontrolled (proteolytic) fermentation which contributes to reduced feed palatability and nutritional value of liquid feeds can be minimized via control of feed pH and lactic acid content. When using liquid feeding systems, pigs should have access to an additional source of water. Management of liquid feeding systems requires computer and engineering skills and attention to detail, especially when using co-products with variable nutrient content.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».