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Enregistrement W2945011868 · doi:10.1017/s1751731119000922

Standardized total tract digestible phosphorus requirement of 6 to 13 kg pigs fed diets without or with phytase

2019· article· en· W2945011868 sur OpenAlexfundno aff
Fangzhou Wu, Jason C Woodworth, Mike D Tokach, Steven S Dritz, Joel M DeRouchey, Robert D Goodband, Jon R Bergstrom

Notice bibliographique

Revueanimal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDiagnostic Services ManitobaDSM Nutritional ProductsUniversity of Kansas
Mots-clésPhytaseAnimal scienceBone ashPhosphorusFeed conversion ratioChemistryWeight gainBody weightBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary phosphorus concentration greatly affects pig's growth performance, environmental impact and diet cost. A total of 1080 pigs (initially 5.9 ± 1.08 kg) from three commercial research rooms were used to determine the effects of increasing standardized total tract digestible (STTD) P concentrations in diets without and with phytase on growth performance and percentage bone ash. Pens (10 pigs/pen, 9 pens/treatment) were balanced for equal weights and randomly allotted to 12 treatments. Treatments were arranged in two dose titrations (without or with 2000 units of phytase) with six levels of STTD P each. The STTD P levels were expressed as a percentage of NRC (2012) requirement estimates (% of NRC; 0.45 and 0.40% for phases 1 and 2, respectively) and were: 80%, 90%, 100%, 110%, 125% and 140% of NRC in diets without phytase and 100%, 110%, 125%, 140%, 155% and 170% of NRC in diets with phytase. Diets were provided in three phases, with experimental diets fed during phases 1 (days 0 to 11) and 2 (days 11 to 25), followed by a common diet from days 25 to 46. On day 25, radius samples from one median-weight gilt per pen were collected for analysis of bone ash. During the treatment period, increasing STTD P from 80% to 140% of NRC in diets without phytase improved average daily gain (ADG; quadratic, P < 0.01), average daily feed intake (ADFI; quadratic, P < 0.05) and gain-feed ratio (G : F; linear, P < 0.01). Estimated STTD P requirement in diets without phytase was 117% and 91% of NRC for maximum ADG according to quadratic polynomial (QP) and broken-line linear (BLL) models, respectively, and was 102%, 119% and >140% of NRC for maximum G : F using BLL, broken-line quadratic and linear models, respectively. When diets contained phytase, increasing STTD P from 100% to 170% of NRC improved ADG (quadratic, P < 0.05) and G : F (linear, P < 0.01). Estimated STTD P requirement in diets containing phytase was 138% for maximum ADG (QP), and 147% (QP) and 116% (BLL) of NRC for maximum G : F. Increasing STTD P increased (linear, P < 0.01) the percentage bone ash regardless of phytase addition. When comparing diets containing the same STTD P levels, phytase increased (P < 0.01) ADG, ADFI and G : F. In summary, estimated STTD P requirements varied depending on the response criteria and statistical models and ranged from 91% to >140% of NRC (0.41% to >0.63% of phase 1 diet and 0.36% to >0.56% of phase 2 diet) in diets without phytase, and from 116% to >170% of NRC (0.52% to >0.77% of phase 1 diet and 0.46% to >0.68% of phase 2 diet) for diets containing phytase. Phytase exerted an extra-phosphoric effect on promoting pig's growth and improved the P dose-responses for ADG and G : F.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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