Elucidating the Impact of Feeding Behaviour on Body Composition in Finishing Pigs Fed Ad Libitum Using an Integrative Feeding Behaviour Index
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Large variability in body composition is observed in pigs fed and raised in similar conditions. Part of this variation might be explained by the feeding behavior of pigs, given its effect on metabolic hormones associated with energy regulation and protein metabolism. The objective of this study was to elucidate this relationship by examining body composition with a new index describing feeding behavior in finishing pigs. Feeding behavior and body composition information on 138 pigs during the last 28 d of the growing phase from three trials were used. For each pig, the sum of the areas between the observed relative cumulative feed intake and the regression line for the evolution of relative feed intake over time was used to calculate the new feeding behavior index. This index quantifies the irregularity of feed intake (IIFI) by integrating different components of feeding behavior into a single measurement. Body lipids and protein composition were estimated by dual X-ray densitometry at the beginning (day 1) and end of the finishing phase (day 28). Results: Weak to moderate correlations (r = ±0.31 to ±0.44; P < 0.05) of IIFI with body composition and performance variables were found only in datasets 1 and 2. However, in dataset 2, IIFI was also correlated with daily feed intake (r = - 0.54; P < 0.001). Irregular feeding behavior is associated to increased proportion of protein (PdDG) and decreased proportion of lipids (LdDG) in body gain. However, IIFI only accounted for 8% to 14% and 10% to 12% of the total variation of PdDG and LdDG in datasets 2 and 1, respectively. Additionally, factor analysis showed that the number of meals and IIFI had high loadings in a factor separate from factors associated with body composition or performance, suggesting that body composition and performance are independent of feeding behavior. Conclusion: Factors other than feeding behavior might be involved in modulating body composition of finishing pigs fed ad libitum.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».