166 The Impact of Dietary Crude Protein Level on Growth Performance of Growing-Finishing Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two experiments were conducted to evaluate the impact of dietary crude protein (CP) levels on growth performance of growing-finishing pigs. In experiment 1, a total of 1,035 pigs (47.53 kg ± 1.12 kg) were allotted to a randomized complete block design with 5 dietary treatments (9 pens/treatment; 23 split sex pigs/pen) and fed experimental diets for 5 wk. The concentration of CP in each diet was 13.35, 14.10, 14.85, 15.60, and 16.35%, respectively, and CP was manipulated by soybean meal and crystalline amino acid inclusion. Diets were formulated to be isocaloric and contained equal provisions of standardized ileal digestible Lys, Met+Cys, Thr, and Trp. Diets met or exceeded NRC (2012) estimated nutrient requirements. In experiment 2, the same pigs as used in experiment 1 were randomly reallotted (initial body weight = 107.56 ± 1.77 kg) by pen following a washout period to 5 dietary treatments containing 10.70, 11.45, 12.20, 12.95, or 13.70% CP, respectively. Experimental diets were fed for 3 wk. Results of both experiments were analyzed using the lme4 package of R 4.0.2, and the statistical models included the fixed effect of CP and the random effect of body weight block. Orthogonal contrasts were used to test linear and quadratic effects of increasing dietary CP. Results of experiment 1 indicated final body weight, average daily gain (ADG), and gain:feed (G:F) linearly increased (P < 0.05) as CP in the diet increased (Table 1). Average daily feed intake (ADFI) did not differ among treatments. In experiment 2, dietary CP did not affect body weight, ADG, nor ADFI. As dietary CP increased, however, G:F tended (P < 0.10) to increase. In summary, greater dietary CP improved the performance of growing-finishing pigs by increasing ADG and G:F in the grower phase and tended to increase G:F in the finishing phase.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».