PSIV-B-29 Evaluating the effect of different feeding strategies in feeding behavior through a novel behavior index integrating several components of the feeding behavior of finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feeding behavior is an area of study that links the nutritional and behavioral sciences. However, describing the feeding behavior of pigs is difficult given the diversity of variables available and the large day-to-day intra-animal variation. The objectives of this study were to create an index integrating information from several components of feeding behavior that accounts for intra-animal variation, and to evaluate the capability of this index to study the impact of different feeding strategies in pigs’ feeding behavior. Feed intake information from 160 pigs during the last 28 days of the finishing phase from 3 datasets was used. For each pig, the sum of the absolute values of the deviation areas between the regression line of the relative cumulative feed intake and the observed cumulative feed intake was used to calculate the weekly index measuring the irregularity of feed intake (IIFI). Spearman’s correlations of IIFI with the number of daily meals (r = -0.42; P < 0.001), meal duration (r = 0.38; P < 0.01), and feed intake per meal (r = 0.41; P < 0.01) indicate that pigs with high IIFI have fewer meals of longer duration and higher feed intake compared to pigs with low IIFI. Analysis of variance in datasets 1 and 2 showed that moving from conventional to feeding precision systems does not interfere with the feeding behavior of finishing pigs (P > 0.05). In dataset 3, pig feeding behavior was more regular in control diets than for pigs fed fibrous diets (IIFI; 164 vs. 197, respectively; P < 0.05). Additionally, IIFI was smaller in pigs fed canola than in pigs fed wheat by-product diets. These results indicate that IIFI integrates information from several components of the feeding behavior of pigs and demonstrates its potential to evaluate the effect of feeding strategies on feeding behavior.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».