181 Enhancing the efficiency of poultry production by optimising selection objectives and breeding strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Poultry, in general, have been the most successful farmed species in efficiently producing protein, be it egg laying chickens or meat producing chickens or turkeys. This has been the result of 60–80 years of continuous selection and improvement of traits that effect overall efficiency. The innate physiology of birds, high reproductive rates and relatively short generation intervals have helped speed these improvements. The contribution of feed to production costs has increased efforts to accurately measure feed intake, and selecting for efficient feed utilisation have been significant. Selection for feed efficiency forms an integral part of the breeding objective of the respective breeding programs, but in recent years other components of efficiency have become increasingly important within breeding objectives. Market segmentation, with greater volumes of fully deboned meat for further value added processing, has resulted in the optimisation of yield to feed for both broilers and turkeys. Allometric growth patterns, particularly late stage deposition of breast meat, gives rise to opportunities for optimisation of both slaughter age and weight. Genetic evaluations incorporating genomic information from birds with yield measurements is now implemented across both broilers and turkeys in many breeding programs. The implementation of genomic selection has benefits for not only yield, but also growth and feed efficiency, and we have shown improvements in genetic prediction of 11%, 23% and 31% for growth, breast meat and residual feed intake in turkeys, respectively. Reproductive efficiency has also been improved in broilers, turkeys and particularly layers, by improving evaluations using genomic information. Altering egg production curves to maintain production persistency for increasingly longer time periods has also been important. Layer flocks are now routinely in production for up to 500 days and similar objectives are used for selection in both broiler and turkey reproduction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».