Application of broken-line analysis to assess floor space requirements of nursery and grower-finisher pigs expressed on an allometric basis
Notice bibliographique
Résumé
Few issues in swine production are as complex as floor space allowances. One method for pork producers to calculate floor space allowance (A) is to convert BW into a 2-dimensional concept yielding an expression of A = k * BW0.667. Data on ADG, ADFI, and G:F were obtained from published peer-reviewed studies. Five data sets were created: A = grower-finisher pigs, fully slatted floors, and consistent group size; B = grower-finisher pigs and fully slatted floors (group size did not need to be consistent); C = grower-finisher pigs, partially slatted floors, and consistent group size; D = grower-finisher pigs, partially slatted floors (group size did not need to be consistent); and E = nursery pigs, fully slatted or woven wire floors (group size did not need to be consistent). Each data set was analyzed using a broken-line analysis and a linear regression. For the broken-line analyses, the critical k value, below which a decrease in ADG occurred, varied from 0.0317 to 0.0348. In all cases the effect of space allowance on ADG was significant (P <0.05). Using the linear analyses based on data with k values of 0.10); however, none of the linear regressions explained a significant proportion of the variation in ADG. The slopes for the nonplateau portion of the broken-line analyses based on percent values varied among data sets. For every 0.001 decrease in k (approximately 3% of the critical k value), ADG decreased by 0.56 to 1.41%, with an average value of 0.98% for the 5%-based analyses. The use of an allometric approach to express space allowance and broken-line analysis to establish space requirements seem to be useful tools for pig production. The critical k value at which crowding becomes detrimental to the growth of the pig is similar in full- and partial-slat systems and in nursery and grower-finisher stages. The critical point for crowding determined in these analyses approximated current recommendations to ensure the welfare of pigs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».