242 The Impact of Feed Formulation and Feeding Methods on Pig and Poultry Production on the Environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dietary energy and nutrient losses associated with its conversion into animal products increase production costs and contribute to the environmental footprint of farms with the excessive application of nitrogen, phosphorus, or trace minerals from manure or carbon and methane losses. Formulating diets with the appropriate levels of minerals and amino acids can help improve dietary protein and energy efficiency and reduce nutrient losses. For example, an 8% reduction in dietary crude protein in pig feeds is estimated to increase nitrogen efficiency by more than 50%, while costing 11% less than a control diet without industrial amino acids. This reduction in protein intake also increases energy availability due to reduced energy losses associated with protein deamination. Urinary and intestinal fermentation energy losses can be 24% lower for pigs fed low-protein diets compared to control diets. Nonetheless, determining the optimal level of dietary amino acid remains a difficult challenge in conventional phase feeding systems. Therefore, group or individual precision feeding is another powerful tool to increase nutrient efficiency. By feeding individual growing-finishing pigs with diets tailored to their requirements, precision feeding can decrease nitrogen excretion by 30% and greenhouse gas emissions by 22% compared to conventional 3-phase feeding. The benefits of feeding pigs with low-protein diets and precision feeding techniques are additive and might result in a 61% protein efficiency of utilization. The formulation of very-low-protein diets and the implementation of precision feeding techniques rely on sound nutritional concepts and comprehensive biological models developed to precisely estimate individual real-time nutrient requirements and animal responses. Understanding the metabolic processes responsible for the observed variation between individual animals in their ability to utilize dietary nutrients is challenging, but there is a need to further improve nutrient efficiency and reduce the environmental impact of livestock production systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».