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Enregistrement W2965360234 · doi:10.1093/jas/skaa054.305

PSII-21 The Effect of Feeding a LucraFit® Feed Nursery Program without Lactose on Piglet Performance

2020· article· en· W2965360234 sur OpenAlexaff
Stacie Crowder, T L Weeden, Clayton Hankins, Terry E. Meyer, Brenda de Rodas

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensAgribrands Purina (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactoseWeanlingAnimal scienceWeaningFeed conversion ratioChemistryBody weightBiologyFood scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to evaluate the effect of feeding LucraFit® Feed nursery program without lactose on piglet performance. A total of 440 weanling pigs, initial weight of 5.76 ± 0.23 kg., were randomly assigned to either Control or LucraFit® Feed treatments with 11 replicates per treatment and 20 pigs per pen. Pigs were weighed at day 0, 8, 15, 21, 29, and 43 post-weaning with corresponding ADG, ADFI, and G:F calculated for each time period. Data was analyzed using the Mixed procedure of SAS. Pigs were fed a three-phase nursery program with 2.27, 5.44, and 13.19 kg/pig for phases 1-3 respectively. Control diets contained 12.5% lactose in phase 1, 5% lactose in phase 2, and 0% lactose in phase 3. LucraFit® Feed diets contained 0% lactose in all phases. LucraFit® Feed was added at 2.5% and 1.25% in phase 1 and 2 respectively. During d0 to 8, there was no significant difference in growth measurements. During d8 to 15, pigs fed LucraFit® Feed treatment had increased (P=0.039) ADG (0.296 vs 0.266 kg/d) and improved (P=0.035) G:F ratio (0.977 vs 0.923). During d15 to 21, ADG was not significantly different between treatments, however ADFI was tended to increase (P=0.061) with the LucraFit® Feed treatment (0.526 vs 0.497 kg/d) resulting in decreased (P=0.047) G:F ratio (0.783 vs 0.824). Through d21 to 43, LucraFit® Feed tended to improve (P=0.082) G:F ratio (0.676 vs 0.660). Overall (d0 to 43) G:F ratio tended to improve (P=0.082) with the LucraFit® Feed treatment (0.723 vs 0.709). No significant differences were observed in pig removals between treatments. Final (d 43) body weight was not significantly different between treatments. These results suggest that pigs can be started on a LucraFit® Feed nursery program with 0% lactose without having a negative impact on nursery performance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
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