3 Effect of Litter Size and Provision of Supplementary Liquid Milk Replacer During Lactation on Piglet Pre-Weaning Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent increases in litter size in commercial sows have been accompanied by higher pre-weaning mortality (PWM) and lower weaning weights. The objective was to determine effects of litter size and feeding liquid milk replacer during lactation (using an automated feeder) on piglet performance. A split-plot design was used with a 2x2 factorial arrangement of treatments: Milk Replacer (MR; main plot; Unsupplemented vs. Supplemented); Litter Size [LS; sub-plot; Low (2 piglets less than functional teat number) vs. High (2 piglets greater than functional teat number)]. Cross-fostering was carried out at 24 h after birth to create treatment litters with similar gender ratio, proportion of cross-fostered piglets, and average and CV of birth weight. Milk replacer was available from 24 h after birth to weaning. Piglets were weighed on d 1 and 20 (weaning) after birth; all PWM was recorded. Growth data were analyzed using PROC MIXED of SAS; PWM data were analyzed using PROC GLIMMIX. Models accounted for fixed effects of MR, LS, the interaction, and random effects of replicate and replicate by MR interaction. There were no MR by LS interactions (P > 0.05) for any measurement. Supplemented compared with Unsupplemented litters had similar (P > 0.05) litter size at weaning and PWM, but greater (P < 0.05) average piglet and total litter weaning weight (Table 1). The High LS treatment had greater (P < 0.05) litter size and total litter weight at d 1 and weaning, but higher (P < 0.05) PWM and lower (P < 0.05) average piglet weaning weight. In conclusion, supplementing piglets with liquid milk replacer increased weaning weight with no effect on PWM, and increasing litter size above sow teat number had negative effects on both PWM and piglet weaning weight.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».