Feeding Strategies to Reduce Nutrient Losses and Improve the Sustainability of Growing Pigs
Notice bibliographique
Résumé
The efficiency of pig production using nutrients has increased over the years. Still, better efficiency of nutrient utilization can be achieved by feeding pigs with diets adjusted to their estimated requirements. An increase in nutrient efficiency of utilization represents economic gains while maximizing environmental performance. The objective of this paper is to review the impact of different methods of diet formulation that provide farm animals with the amount of nutrients to satisfy their needs while minimizing nutrient excretion and greenhouse gas emissions. Diet formulation is one tool that can help to maximize nitrogen and energy utilization by decreasing crude protein content in diets. The use of local feedstuff and non-human-edible products (e.g., canola meal) associated with synthetic amino acid inclusion in the diet are valuable techniques to reduce carbon footprint. Precision feeding and nutrition is another powerful tool that allows not only daily tailoring of diets for maximal nutrient efficiency of utilization but also to reduce costs and improve nitrogen efficiency of utilization. In this review, we simulated through mathematical models the nitrogen and energy efficiency of utilization resulting from crude protein reduction in the diet. An 8% crude protein reduction in the diet can increase nitrogen efficiency of utilization by 54% while costing 11% less than a control diet without synthetic amino acids. The same reduction in crude protein represented a major improvement in available energy due to the decrease of energetic losses linked to protein deamination. Urinary and hindgut fermentation energy losses were 24% lower for pigs fed with low-protein diets when compared to control diets. In terms of modern feeding techniques and strategies, precision feeding and nutrition can decrease nitrogen excretion by 30% when compared to group phase feeding. The benefits of feeding pigs with low-protein diets and precision feeding techniques are additive and might result in a 61% nitrogen efficiency of utilization. There is room for improvement in the way nutrient requirements are estimated in pigs. Improving the understanding of the variation of nutrient utilization among pigs can contribute to further environmental gains.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».