Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficiency in swine production is made up of a number of traits including reproduction, health, and the conversion of feed into pork. Due to the large proportion of cost associated with feed (>70% of overall costs) there has been a focus on this aspect of efficiency. Indeed, significant progress has been made in reducing the amount of feed required to reach market weight. This has been achieved at the same time as increasing growth rate (and therefore decreasing age at slaughter) whilst maintaining carcass quality to meet market needs. A significant proportion of this improvement was delivered through genetics and the application of new measurement technologies. Examples, include the use of ultrasound to measure fat content on the live animal and individual feed intake recording. At a time when sustainable production is increasingly demanded then efficiency will continue to be important through its impact on the economics of farming – productivity and profit. However, sustainability takes into account other aspects such as the impact on the environment as well as social aspects such as animal welfare. Many of these components support each other, for example, more prolific sows producing more efficient full market value pigs contribute to a smaller environmental footprint (more product and less waste). Likewise pigs that stay healthy even when responding to infection continue to eat and require less medication. When antagonisms exist they can be addressed in a balanced selection program that addresses all aspects. We are now at a point where new technologies will make it feasible to address these additional factors providing the opportunity for even greater progress in these key traits in the near future. This presentation will provide examples of the progress made and the role of genomics in utilizing “big data” to continue to improve the efficiency of swine production.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».