PSIII-22 Impact of a Dietary Phytogenic Feed Additive on Growth Performance of Growing Finishing Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract: Two experiments were conducted involving a total of 1560 pigs (25.82 kgs, PIC and Hypor) to evaluate if phytogenic feed additive (PFA), containing essential oils and pungent substances, has positive impact on growth performance of growing finishing pigs. Pens in each experiment (Study 1: 11 pens, 20 pigs per pen; Study 2: 15 pens, 20 pigs per pen) were randomly allocated to one of 3 dietary treatments containing 0, 68, or 136 g/ton of the PFA. Feeding program consisted of 3 feeding phases of 21 d each. Body weight (BW), average daily gain (ADG), average daily feed intake (ADFI) and gain to feed (GF) were measured for each phase and overall. Performance data were analyzed using PROC MIX of SAS using RCBD design with dietary inclusion of PFA, pen location blocked within a study and initial BW as covariate. Orthogonal contrasts were used to determine linear or quadratic effect of PFA. No significant differences (P>0.20) were observed in ADG, ADFI or GF during the first 2 phases of the study. During phase 3 however, increasing the level of PFA resulted in a linear increase in ADG (P< 0.001) and a quadratic response in ADFI (P< 0.05) and GF (P< 0.05). Overall, linear improvements in ADG (P< 0.001) was observed with addition of PFA in the diets (+2.5%, +3% vs. NC). Similarly, increasing the level of PFA in the diet tended to linearly improve final BW (P< 0.10, +0.9%, +1.6% vs. NC). The results of this study indicate a positive impact of feeding a PFA on growth of growing-finishing pigs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».