290 Phosphorus and calcium requirements of growing pigs predicted by mechanistic modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phosphorus (P) is a key element for the sustainability of pork production systems. The response of pigs to P intake is complex and optimize P utilization requires a multicriteria approach. A mechanistic mathematical model representing the P and Ca absorption and bone and soft tissues deposition was developed and used to optimize these minerals utilization. Model P and Ca requirements (g/kg) were also compared to those of INRA (Jondreville and Dourmad, 2005; apparent total tract digestible P, ATTD-P) and NRC (2012; standardized total tract digestible P, STTD-P) requirements in different bone mineralisation scenarios (100 and 85%). The proposed model showed lower ATTD-P and STTD-P requirements than INRA (6%) and NRC (7%), between 29 to about 98 kg of body weight (BW) and higher (up to 17%) at other weights. The proposed model Ca requirements increase after 95 kg BW unlike NRC and INRA Ca requirements that decrease. For 100 % of bone mineralisation, INRA show the highest Ca requirements (21%) while NRC requirements are similar between 35 to 65 kg and the model requirements are higher for other weights. For 85% objective, the model showed lower Ca requirements than NRC from 25 to 82 kg of BW (9%). The Ca:ATTD-P ratio increased curvilinearly with BW varying from 2.2 to 2.6. The differences observed with the current model and NRC and INRA are due to the structure of the model, that simulates the bone independently of the protein, the first evolving linearly with the weight while the second follows a Gompertz function. Therefore a non-fixed Ca:ATTD-P (or STTD-P) ratio could be consider to maximize bone mineralisation. By predicting bone and muscle growth independently the model offers greater allometric insight into nutrient requirements and their interactions. Studies such as this one will help to usher in a new era of sustainable and eco-friendly livestock 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».