PSIV-11 Effects of Phytogenic Feed Additives on Growth Performance Traits of Finishing Swine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was conducted at a commercial research facility and utilized 1,092 finishing pigs (PIC® 337 × Camborough®) in a RCBD with 3 dietary treatments to determine the effects of commercially available phytogenic feed additives on growth performance traits in finishing swine for the last 35 d prior to marketing. The dietary treatments were as follows: 1) Control; 2) Aromex Pro® (AP; Delacon) fed at 0.01%; and 3) Ambitine® (AM; PMI) fed at 0.1%. Pens with 13 pigs/pen and 0.66 m2/pig were randomly allotted to treatments on the basis of live weight and gender. Pigs had ad libitum access to corn-soy diets that met or exceeded the pig’s requirements (NRC, 2012). Aromex Pro® and Ambitine® were added to the diets at the expense of corn. Dietary treatments started on day 0 (BW = 97.7 kg; SEM = 1.04) and were fed throughout the 35 d trial period. On d 21, the two heaviest pigs per pen were marketed, while the remaining pigs in each pen were marketed on d 35. Pigs and feeders were weighed on d 0, 21, and 35. Data were analyzed by using PROC MIXED of SAS® version 9.4, and pen was the experimental unit. The model included the fixed effect of treatment and random effect of replicate. Pre-planned orthogonal contrasts were used to compare AP vs. Control and AM vs. Control. Feeding AP or AM for the last 35 d in finishing both improved (P < 0.05) ADG by 4%, ADFI by 3% and final BW by 1.6 kg over Control, but did not change feed to gain or mortality. These data demonstrate that phytogenic feed additives can improve growth performance traits in finishing swine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».