16: The role of nutrient utilisation models in precision animal management
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient utilization models are an effective means to integrate our cumulative knowledge of nutrient utilization in animals, and to integrate nutrition with other disciplines that are required to optimize animal productivity, well-being, and the environmental impact of animal production systems. Such models are important tools for technology transfer, explore areas where knowledge is lacking, and orchestrating research efforts. During model development careful consideration should be given to its purpose and ideally, intended model users should be part of the model development team. Well-tested dynamic and stochastic nutrient utilization models are now available that allow reasonably accurate prediction of nutrient requirements as well as feed intake and performance responses to varying dietary composition when animals are managed in a relatively stress-free environment. These predictions require accurate characterization of available nutrient levels in the diet, animal performance potentials in aspects of nutrient partitioning and, in cases of predicting feed intake, an accurate characterization of the animals' environment. Given the continued improvements in the animals' genetic performance potentials, there is a continued need to characterize the animals and interactions with their environments. The quantitative representation of the impact of the animals' infectious environment and social stressors on nutrient utilization remains a challenge, especially as there are animal genotype effects on the animal's ability to deal with these stressors. In several areas there is opportunity for further model development, including the representation of the dynamics of nutrient digestion and absorption, the prediction of carcass quality and value, body fat distribution and fatty acid profiles in different fat depots, and the control of animal end product quality. Nutrient utilization models are likely to become integrated with sensors, to monitor animals and their environment, and robotics, for automated animal management including feed preparation and delivery, allowing optimization of animal management strategies in real-time.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».