Progress towards pig nutrition in the last 27 years
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 27 years (1990-2017), based on the revolutionary progresses of basic nutrition research, novel methods and techniques have been developed which bring a profound technological revolution to pig production from free-range system to intensive farming all over the world. Basic theoretical innovations and feed production studies have provided vital advancements in pig nutrition by developing formula feed, utilizing balanced diets, determining feed energy value, dividing pig physiological stages, enhancing gut health, and improving feed processing technique. Formula feed is the primary contributor of the rise of the mechanized farming industry, and meets comprehensive nutritional needs of the pig. The focuses of the development of a balanced diet by optimizing nutrient levels are the amino acids balance, the balance between amino acids and energy, the balance between calcium and phosphorus. Multiple-site-production and targeted feeding program have been applied extensively. Early weaning of piglets improves production efficiency, but piglets that have not yet fully developed their intestine are prone to diarrhea. Therefore, intestinal health has received special attention in recent years. Feed processing technologies, such as granulation, puffing, fermentation and enzymatic hydrolysis, can improve the utilization of feed nutrients and reduce production cost. However, increasing a sow's potential for production, seeking alternatives to antibiotics, reducing drug treatment in piglets, developing functional additives and improving meat quality remain future challenges. Herein, we outline the important progresses of pig nutrition in the past 27 years, which will shed light on the basic nutrition rules of pig production, and help to push forward its future development. © 2018 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».