PSVII-21 Revision of the model estimating real-time Lys requirements in individual growing-finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to review the calibration of the model estimating real-time Lys requirements individual in growing-finishing pigs. Two 28 d growth experiments were performed with 110 pigs distributed in a complete randomized design with growing (25 kg BW ± 2.1, n = 60; 10 pigs per treatment) and finishing (68 kg BW ± 1.8, n = 60; 10 pigs per treatment) barrows. Pigs were fed with 60, 70, 80, 90, 100, or 110% of the pig’s estimated individual standardized ileal digestible (SID) Lys (SIDLys) requirements. Body composition was measured by dual-energy X-ray densitometry on days 1 and 28 of the trial. Pigs were housed in the same pen but fed individually using computerized feeding stations. The Mixed and NLIN procedures of SAS were used to analyze the data and estimate optimal SIDLys requirements. In the growing and finishing trials protein in gain (17 to 19%; 13 to 16%) and N efficiency (52 to 65%; 40 to 55%) increased linearly (P < 0.01) with the increasing levels of SIDLys. Maximum ADG (0.98 kg/d) and protein deposition (PD; 170 g/d) were observed in growing pigs fed at 100% of the estimated SIDLys requirements (P < 0.001). Finishing pigs had maximal ADG (1.2 kg/d) when fed at 100% of the estimated SIDLys requirements, but PD increased linearly (P < 0.05) with SIDLys levels without reaching a plateau at the higher levels of Lys intake. The proposed model correctly estimates the level of SIDLys that maximizes PD and ADG in growing (25 to 50 kg of BW), and ADG in finishing pigs (65 to 100 kg BW); still, there is an opportunity for increasing PD in older pigs fed using precision feeding techniques.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».