Stocking density effects on turkey hen performance to 11 weeks of age
Notice bibliographique
Résumé
Stocking density (SD) affects economic return for turkey production and can impact performance parameters. In this study (2 experimental blocks), Nicholas Select hens (n = 3,550 poults/block) were randomly placed in 1 of 4 SD treatments of 30, 40, 50, or 60 kg/m2 in open rooms (67.5 m2) with 4 replications per treatment. Feeder and drinker space were equalized on a per bird basis. Air quality was measured, and ventilation was adjusted to equalize ammonia and carbon dioxide levels across all rooms. Group BW and feed consumption were measured on d 0 and wk 3, 5, 8, and 11. BW gain and mortality corrected feed-to-gain ratio were calculated. Mortality and culls were recorded daily and necropsied for cause of death. At wk 8 and 11, flock uniformity was evaluated (30 birds/replicate). Data were analyzed using regression analyses in SAS 9.4 (Proc Reg for linear regression and Proc RSReg for quadratic regression; SD as independent variable). An ANOVA was performed for air quality (Proc Mixed; SAS 9.4) and a Tukey's range test was used to separate means. Differences were considered significant when P ≤ 0.05. Carbon dioxide and ammonia were consistent across treatments for both blocks. At wk 11, BW decreased linearly as SD increased (P = 0.05). There was a tendency for overall BW gain to decrease linearly as SD increased (P = 0.06). Feed consumption decreased as SD increased during wk 8 to 11 (linear; P < 0.01) and from wk 0 to 11 (quadratic; P = 0.04). SD had no impact on feed efficiency, mortality, or uniformity. Total aggression related mortality and culls were highest in the 30 kg/m2 treatment (linear; P = 0.02). A brief economic analysis was performed utilizing commercial poult and feed costs and income at marketing. Net room income increased as SD increased (linear; P < 0.01). The results indicate that high SD negatively impacted turkey hen final BW and feed consumption, but no effect was observed on feed-to-gain ratio, percent mortality, or uniformity.
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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 | 0,001 | 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 ».