Determining feeder space allowance across feed forms and water availability in the feeder for growing-finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate a method of determining the optimal feeder space allowance for pigs. Materials and methods: Trial 1 used eight pens of 12 pigs to determine total eating time in pigs to estimate occupancy rates of a single-space feeder. Feed was provided in four combinations of feed form (mash versus pelleted) and water availability in the feeder (dry versus wet-dry). Eating behavior of pigs was video-recorded during both growing and finishing phases. Trial 2 used 560 pigs for the growing phase and 454 pigs for the finishing phase. Effects of feeder occupancy rate (< 80%, 95%, 110%, and 125% for the growing phase; 80%, 103%, and 125% for the finishing phase) on total eating time and growth performance were determined. Results: Both feed form (P < .01) and water availability in the feeder (P < .001) affected total eating time and, consequently, feeder occupancy rate. Pigs spent more time eating a dry mash diet than any other diet by water combination during both growing (P < .001) and finishing (P < .01) phases. As feeder occupancy rate increased to above 80%, either eating time (P < .05) or growth performance (P < .05) decreased. Implications: When testing levels of feeder space allowance and identifying the optimum, the designated number of pigs per feeder space should be determined according to feeder occupancy rates under different production settings. Optimal feeder space allowance should maintain both productivity and eating time of 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».