161 Effect of High- and low-Fiber Diets on Growth Performance in Growing-Finishing Pigs Selected for low or High Feed Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the effects of high- and low-fiber diets on the growth performance of pigs with different feed efficiencies will help the livestock industry develop new strategies to reduce the costs of pig production. In this study, 18 Landrace × Large White sows with high and low estimated breeding value on feed conversion ratio (EBV-FCR) were inseminated with semen from Large White with known EBV-FCR to produce 9 litters of low feed efficiency pigs and 9 litters of high feed efficiency pigs. A total of 94 growing pigs with low or high feed efficiency were fed a low-fiber (3% crude fiber) or high-fiber (6% crude fiber) content diet in a 2 × 2 factorial arrangement for 70 days. Pigs fed a high-fiber diet presented higher body weight (BW) on day 70 (P < 0.05). High feed efficiency pigs presented lower average daily feed intake (ADFI) and feed conversion ratio (FCR) than low feed efficiency pigs from day 0 to 70 (P< 0.05). There was an interaction between fiber and feed efficiency group on average daily gain (ADG;P < 0.05) and FCR (P < 0.05) from day 0 to 35. High feed efficiency pigs fed a high-fiber diet presented lower FCR than low feed efficiency pigs fed a low-fiber diet (P< 0.05). Low feed efficiency pigs fed a low-fiber diet showed the lowest ADG (P< 0.05). Regardless of efficiency groups, pigs fed a high-fiber diet presented higher ADG and lower FCR than pigs fed a low-fiber diet from day 42 to 70 (P< 0.05). These results suggest that high feed efficiency pigs can present lower FCR and ADFI without reducing final BW and ADG. Feeding a high-fiber diet can increase ADG and reduce FCR in the later stages of the experiment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».