A Holistic Approach to Evaluating Linear and Non-Linear Mixed Models to Predict Phosphorus Retention in Growing and Finishing Pigs
Notice bibliographique
Résumé
The ability of four non-linear mixed models and one linear mixed model to describe phosphorus (P) retention as a function of dietary P intake, expressed on an available P (avP) basis, was assessed in growing and finishing pigs. Of the four non-linear models, the monomolecular and Michaelis-Menten describe diminishing returns behaviour, while the Richards and Morgan describe sigmoidal behaviour with the ability to also describe diminishing returns. Using a meta-analysis approach, models were fitted to avP intake vs. P retention data from P balance studies. Pig bodyweights (BW) ranged from 43.5 to 133 kg, P intake ranged from 0.055 to 0.468 g kg−1 BW0.75 d−1 for avP, and 0.151 to 0.806 g kg−1 BW0.75 d−1 for total P, with P retention ranging from 0.026 to 0.329 g kg−1 BW0.75 d−1. Models were evaluated using statistical measures of goodness-of-fit and inspection of residuals. The monomolecular and Michaelis-Menten best described the relationship between P retention and P intake. Endogenous P losses and P requirement for maintenance were found to be higher in finishing pigs compared to growing pigs as BW increased.
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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 | 0,052 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».