703 Evaluation of National Research Council method of estimating body protein-to-lipid ratio in growing pigs
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted to evaluate the accuracy of the equation estimating body lipid–to–body protein ratio (BLBP) of growing pigs proposed in the NRC (2012) model. In this model, BLBP is set as initial condition for growing finishing pigs to predict body composition from BW and is described by the equation BLBP = (0.305 − 0.000875 × PDMax) × BW0.45, in which PDMax (g/d) is the maximum protein deposition potential of the animal. The assessment was done using body composition data of 57 growing barrows (28 ± 2 kg BW) of a terminal cross line. The body protein and lipid content was measured using dual energy absorptiometry. The mean protein deposition of barrows from 25 to 55 kg BW (n = 19) and from 70 to 100 kg BW (n = 20) from the same batch was used to extrapolate the representative PD curve of the barrows as described by the NRC (2012). The maximum value from the curve was used as PDMax (190 g) in the BLBP equation. All the animals were fed at or above recommended nutrient requirements. The residual error analysis for BLBP prediction by the NRC equation revealed a root mean squared prediction errors (RMSPE; as a percentage of observed mean) of 35%. The average BLBP predicted value was 0.62, whereas the average observed value was 0.94. Most of the errors (89%) were due to mean bias and some were due to slope bias (9%). These errors indicate that the NRC-proposed BLBP equation underestimates BLBP. When the default PDMax (145 g/d) for growing barrows was used for BLBP prediction, the RMSPE was reduced to 19%, with 60% of errors partitioned to mean bias and 33% to slope bias. It was therefore concluded that the BLBP equation used in the NRC 2012 model underestimates body lipid–to–body protein ratio in pigs with high genetic potential for protein deposition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».