Architecture of broiler breeder energy partitioning models
Notice bibliographique
Résumé
A robust model that estimates the ME intake over broiler breeder lifetime is essential for formulating diets with optimum nutrient levels. The experiment was conducted as a randomized controlled trial with 40 Ross 708 broiler breeder pullets reared on 1 of 10 target growth trajectories, which were designed with 2 levels of cumulative BW gain in prepubertal growth phase and 5 levels of timing of growth around puberty. This study investigated the effect of growth pattern on energy efficiency of birds and tested the effects of dividing data into daily, 4-d, weekly, 2-wk, and 3-wk periods and the inclusion of random terms associated with individual maintenance ME and ADG requirements, and age on ME partitioning model fit and predictive performance. Model [I] was: MEId = a × BWb + c × ADGp + d × ADGn + e × EM + ε, where MEId was daily ME intake (kcal/d); BW in kg; ADGp was positive ADG; ADGn was negative ADG (g/d); EM was egg mass (g/d); ε was the model residual. Models [II to IV] were nonlinear mixed models based on the model [I] with inclusion of a random term for individual maintenance requirement, age, and ADG, respectively. Model [II] – 3 wk was chosen as the most parsimonious based on lower autocorrelation bias, closer fit of the estimates to the actual data (lower model MSE and closer R2 to 1), and greater predictive performance among the models. Estimated ME partitioned to maintenance in model [II] – 3 wk was 100.47 ± 7.43 kcal/kg0.56, and the ME requirement for ADGp, ADGn, and EM were 3.49 ± 0.37; 3.16 ± 3.91; and 2.96 ± 0.13 kcal/g, respectively. Standard treatment had lower residual heat production (RHP; -0.68 kcal/kg BW0.56) than high early growth treatment (0.79 kcal/kg BW0.56), indicating greater efficiency in utilizing the ME consumed. Including random term associated with individual maintenance ME in a 3-wk chunk size provided a robust, biologically sound life-time energy partitioning model for breeders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».