106 Swine Modeling: An Integrated Approach to Providing Complete Nutritional Solutions.
Notice bibliographique
Résumé
Swine growth models, which predict the responses of pigs to nutrient inputs, have evolved considerably since Whittemore and Fawcett (1976) and Emmans (1981) published the first conceptual frameworks. A proposed integrated model that encompasses three components including a stochastic animal growth model, least cost formulation and an optimization algorithm has been developed and applied in commercial practice. The animal model introduces genetic variation to facilitate the prediction of individual animals and is essential for accurate nutritional optimization as well as for shipping management. The animal growth model is based on the theory that individual animals desire to eat and grow to their genetic potential but are constrained by physical capacity, dietary inadequacies, and environmental limitations, which inhibit the realization of this potential. Simulating individual animals within a population provides the opportunity to integrate the ability of an individual animal to cope with social stressors as well as the interaction between genetics, environment and health status to accurately predict their potential and actual feed intakes and growth rates. The optimization process is based on a genetic algorithm that combines the following: 1) ingredients and diet costs; 2) animal responses particularly feed intake; 3) variation in responses between individual animals; 4) variable and fixed production costs; and 5) a defined revenue generating process (e.g. grading grid). The proposed integrated model incorporates a wide spectrum of nutritional and management processes that empower pork producers to make meaningful production decisions. This presentation will focus on the integration of two key components: health and social stressors, within the biological framework and provide examples of commercial applications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».