Review: Fundamentals, limitations and pitfalls on the development and application of precision nutrition techniques for precision livestock farming
Notice bibliographique
Résumé
Precision livestock farming (PLF) concerns the management of livestock using the principles and technologies of process engineering. Precision nutrition (PN) is part of the PLF approach and involves the use of feeding techniques that allow the proper amount of feed with the suitable composition to be supplied in a timely manner to individual animals or groups of animals. Automatic data collection, data processing, and control actions are required activities for PN applications. Despite the benefits that PN offers to producers, few systems have been successfully implemented so far. Besides the economical and logistical challenges, there are conceptual limitations and pitfalls that threaten the widespread adoption of PN. Developers have to avoid the temptation of looking for the application of available sensors and instead concentrate on identifying the most appropriate and relevant information needed for the optimal functioning of PN applications. Efficient PN applications are obtained by controlling the nutrient requirement variations occurring between animals and over time. The utilization of feedback control algorithms for the automatic determination of optimal nutrient supply is not recommended. Mathematical models are the preferred data processing method for PN, but these models have to be designed to operate in real time using up-to-date information. These models are therefore structurally different than traditional nutrition or growth models. Combining knowledge- and data-driven models using machine learning and deep learning algorithms will enhance our ability to use real-time farm data, thus opening up new opportunities for PN. To facilitate the implementation of PN in farms, different experts and stakeholders should be involved in the development of the fully integrated and automatic PLF system. Precision livestock farming and PN should not be seen as just being a question of technology, but a successful marriage between knowledge and technology.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».