249 Increasing Structural Fiber Improves Growth Performance of Nursery Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fiber ingredients in swine diets have various components that affect the intestinal tract distinctively. The objective of this study was to determine the effect of structural fiber sources on growth performance of nursery pigs. A total of 1,760 weanling pigs (initial BW = 6.12 ± 0.3 kg, 16 reps/trt, 22 pigs/pen) were used in a study with 5 dietary treatments: 1) Complex nursery diet with no additional fiber (CON); 2) CON + 2% rice hulls; 3) CON + 4% rice hulls; 4) CON + 6% wheat middlings; 5) CON + 12% wheat middlings. Fiber ingredients were added at the expense of corn and some processed soybean meal to maintain similar dietary protein levels. Using an in vitro fermentation estimation of fermentation for rice hulls and wheat middlings, diets were constructed to add similar levels of structural (non-fermentable NDF) fiber between low and high additions of rice hulls and wheat middlings. Pens across two barns were randomly allotted independent of one another and within a location block to one of the five treatments on d 0 of a two-phase study (d 0–11 and d 11–20.5 post-weaning). Data were analyzed by general linear model in R. Mortality and removal data were analyzed as a generalized linear mixed model with a binomial distribution. Contrasts tested the effect of additional fiber (CON vs treatments 2–5), effect of medium vs high fiber (treatment 2/4 vs 3/5), effect of source of fiber (treatment 2/3 vs 4/5), and the interaction of level and source of fiber. Overall (Table 1), additional fiber resulted in increased ADFI (P < 0.05) and tended to increase ADG (P < 0.10). Probability of mortality and removal was reduced (P < 0.05) when additional fiber was included. In summary, increasing the level of structural fiber improved performance and livability of nursery 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 | 0,000 |
| 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 ».