262 Ability of Model that Predict Growing-Finishing Pigs Requirements to Predict Dietary Phosphorus Use in Replacement Gilts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A modeling approach to predict dynamics of body phosphorus (P) and calcium (Ca) independent of soft-tissue growth in growing-finishing pigs has been developed (Lautrou et al., 2020). Considering that the feeding of replacement gilts differs from that of growing pigs, this study was investigated to evaluate the ability of this model and other available models for growing-finishing pigs (INRAE of Jondreville and Dourmad, 2005; NRC, 2012; CVB of Bikker et Block, 2017) to predict body P and Ca retention in gilts. Data from gilts fed in 2 phases (Growing (C): 55-95 kg, finishing: 95-140 kg) was used to evaluate the models. In the first phase, the gilts received a diet that provided 100% of the Ca and P requirements (C100; 2.1 g of digestible P) ad libitum. In the finishing phase, the gilts received a control diet (F100; 2.1 g of digestible P) or a rich diet providing 160% of the requirements (F160; 3.5 g of digestible P), and daily feed intake and the energy content was reduced for a gain of 700 g/d. Body composition data were used to evaluate the predictive ability of the model according to the mean square error of prediction (MSEP) and its subdivision into central tendency error (CTE), regression (RE) and disturbance (DE). At 95 kg, the proposed model adequately predicted body P (MSPE=2.26%, CTE=0.016%, RE=13.4% and DE=86.5%), while the other models had a higher CTE, thus indicating an underestimation. At 140 kg, accuracy of predictions decreased for all models, with the proposed model overestimating body P and the other models underestimating it. These results will help adapt existing models to replacement gilts.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».