Energy partitioning by broiler breeder pullets in skip-a-day and precision feeding systems
Notice bibliographique
Résumé
An empirical nonlinear mixed model was derived to describe metabolizable energy (ME) partitioning in Ross 308 broiler breeder pullets. Its coefficients described ME used for total heat production (HP) and growth. A total of 630 pullets were randomly and equally assigned to 2 treatments: precision feeding (PF) and conventional skip-a-day feeding (CON) from 10 to 23 wk of age. The PF system allowed birds to enter voluntarily at any time, weighed them, and provided access to feed for 60 s if their BW was less than the target BW. Birds in the CON treatment were fed as a group on alternate days. Energetic efficiency of pullets was evaluated using residual total heat production (RHP), defined as the difference between observed and predicted total HP. Additionally, ME intake (MEI), ADG, HP, and cumulative feed conversion ratio (FCR) were calculated for the entire experimental period. The energy partitioning model (P < 0.05) predicted MEI = (120+u)BW0.68 + 1.52(ADG) + ε. Total HP was (120 kcal/kg0.68 + u); the energy requirement for each g of BW gain was 1.52 kcal/d. The random variable u ∼ N (0, σu2) indicated a pen level HP standard deviation σu = 12.1 kcal/kg0.68. Over the experimental period, for CON and PF treatments, respectively, MEI was 194 and 174 kcal/d (P < 0.001); ADG was 15.3 and 15.4 g/d (P = 0.94); HP was 129 and 111 kcal/kg0.68 (P < 0.001); FCR was 4.888 and 4.057 (P < 0.001); and RHP was 0.12 and -0.12 kcal/kg0.68 (P = 0.73). The CON pullets had similar ADG, but higher MEI relative to PF, consistent with levels of heat production predicted by RHP. The PF pullets had lower cumulative FCR compared to CON pullets. The PF pullets lost less energy as heat, likely because they were fed continuously, reducing the need to store and mobilize nutrients compared to CON pullets. Thus, increased feeding frequency likely increased PF pullet efficiency.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».