Assessing the effect of ingredients variability on the composition of the final complete feed for swine
Notice bibliographique
Résumé
To characterize the variability of 11 feed ingredients and their impact on the final feed, 728 ingredient samples were collected during 5 months in a feed-plant and were analyzed by near-infrared spectrophotometry (NIRS). Six diets for fattening pigs and gestating sows were formulated using regional information of ingredient chemical composition (reference): LIM, limited; EU, common European; and MULT, multi-ingredient; respectively, including 5, 7, and 10 ingredients. The formulas were replicated 15 times using actual chemical composition (NIRS) from three samples per ingredient and month. This theoretical procedure was validated through small-scale manufacturing 30 LIM-diets, which samples were proximal (PA) and NIRS analyzed for dry matter and crude protein (CP) contents. Those mixtures were also PA analyzed. The ingredients showed coefficient of variation (CV %) higher for crude fiber (CF) (2.6%–18.3%) than CP (2.0%–9.3%). Comparing all diets for all chemical components, variability was reduced when including more ingredients from 0.5%–5.5% to 0.3%–2.6% CV. In most cases, the actual chemical composition of the diets underestimated their reference formula (1.3%–10.8%, CP and CF). A deviation from the targeted diet occurs if variability is not regarded. Therefore, a proper method to predict ingredient composition and nutritional value before use may increase the accuracy of diet formulation between 2% and 10%.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».