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Enregistrement W4229373672 · doi:10.1093/jas/skac064.049

263 Improvest Improves Gilt Performance

2022· article· en· W4229373672 sur OpenAlexaboutno aff
Manuel A Vásquez-Hidalgo, K. A. Vonnahme, Steve Pollmann, Debbie Amodie, Lucina Galina Pantoja, Martha A. Mellencamp

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceConfidence intervalPopulationBody weightEstrous cycleMedicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Improvest (Zoetis, Parsippany NJ) is approved in the U.S for temporary suppression of estrus in gilts. Estrus suppression has secondary performance benefits, including increased average daily feed intake (ADFI), which leads to greater average daily gain (ADG), greater final body weight (FW), and improved group uniformity. Based on 4 recent (2016 to 2021) peer-reviewed articles (Brazil, Belgium, and Spain) and 5 Zoetis studies (USA and Canada), this summary quantifies the arithmetic mean (average) percent increase and the 95% confidence interval for ADFI, ADG, FW and hot carcass weight (HCW) of Improvest-treated gilts compared with untreated control gilts. The confidence interval (CI) was calculated in Microsoft Excel based on the average, standard deviation of the population, and the number of data points (measurements) for each parameter. Results showed that Improvest-treated gilts had a 3.2% (CI: 2.78% - 3.71%) increase in FW and 3.1% (CI: 2.49% - 3.91%) increase in HCW compared with controls. Overall ADG was increased by 4.4% (CI: 3.53% - 5.31%), with an 11.7% (CI: 68.7% - 14.66%) increase after the second dose. Similarly, Improvest-treated gilts showed an increase in overall ADFI of 6.1% (CI: 4.59% - 7.53%), and 12.8% (CI: 11.41% - 14.13%) increase after the second dose. There were no significant differences in overall feed efficiency (FE) in any of the studies. The rapid increase in ADFI occurs 7-10 d after the 2nd Improvest dose. Feed supplies must be managed carefully during this period to avoid out-of-feed events and capitalize on the increased ADG. This summary provides producers with solid estimates of the performance benefits associated with estrus suppression in gilts. Improvest clearly demonstrated an increase in HCW in gilts across all studies. Strategic use of Improvest has the potential to mitigate slow growth and reduced ADFI that is seen in the summer heat. TU-07020

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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