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Enregistrement W4205295067 · doi:10.1093/jas/skz181

Evaluation of the optimal standardized ileal digestible threonine:lysine ratio in lactating sow diets

2019· article· en· W4205295067 sur OpenAlexaff
Laura L Greiner, Amanda Graham, Márcio Gonçalves, Uiseli Orlando, K. J. Touchette

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceLitterWeaningLactationMathematicsBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Camborough PIC sows (n = 291) were fed 1 of 5 dietary treatments to evaluate the standardized ileal digestible (SID) Thr:Lys requirement during lactation. Sows were blocked by parity (1, 2, and 3+) and randomly allotted to 1 of 5 SID Thr:Lys ratios (52, 60, 68, 76, and 84). SID Lys was formulated to 1.03% and SID methionine and cystine (M + C):Lys was 55%. Sows were allowed 5.45 kg feed/day starting on the day of farrowing. All other nutrients met or exceeded the NRC (2012) requirements. Sows were allowed ad libitum access to water, and piglets were cross-fostered within treatment within 24 h of birth. Data collected during the study included sow prefarrow BW, sow weaning weight, starting litter weight, weaning litter weight, piglet mortality, weaning-to-estrus interval, and subsequent total born piglets. Data were analyzed as a randomized complete block design using PROC MIXED with sow as the experimental unit and treatment and parity as fixed effects. Requirement estimation models evaluated were quadratic polynomial, broken-line linear, and broken-line quadratic (BLQ) using PROC NLMIXED. Models that differed in their Bayesian information criterion (BIC) values by at least 2 points were considered to have meaningful differences in their data fit. The best-fit model was based on the best BIC value. As the SID Thr:Lys ratio increased, there was a quadratic response on ADFI (4.73, 4.57, 4.67, 4.55, and 4.60 kg/d; P = 0.001) and percent of sow BW loss (-6.4, -7.89, -7.35, -6.19, and -5.81; P = 0.004). In addition, there was a trend for weaning-to-estrus interval to be affected by the ratio (5.4, 4.4, 4.6, 4.5, and 4.8; P = 0.07). Daily litter gain was also quadratically improved as the SID Thr:Lys ratio increased (2.67, 2.67, 2.78, 2.77, and 2.68 kg/d; P-value = 0.001). For daily litter gain, the BLQ model was determined to be the best fit with an estimated SID Thr:Lys requirement of 65%. In conclusion, the optimal SID Thr:Lys ratio for litter growth was 65.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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