Update and evaluation of the egg production model in laying hens
Notice bibliographique
Résumé
The egg production model (EPM) described here is a mechanistic and stochastic model that simulates the amino acid and energy requirements of laying hens. It takes into account their potential rate of laying, and egg weight over time, and the composition of the feed provided. The model predicts feed intake based on the assumption that hens will consume enough feed to reach their genetic potential. The environment is assumed to be non-limiting, although feed intake may be constrained by bulk capacity when bulky feeds are offered. The simulation model integrates a least-cost feed formulator, which enables the prediction of a feeding program that maximizes economic returns. A series of simulations were conducted to demonstrate the model behavior, external evaluation, and the economic optimization routine. The model behavior showed that as the energy content in the feed decreased, the simulated feed intake increased to compensate. Consequently, feeds with lower energy concentrations led to an overconsumption of nutrients, resulting in increased egg component weights (yolk and albumen). However, when the balanced protein was reduced while maintaining a constant energy-to-protein ratio, there was no change in egg components, consistent with published literature. The external evaluation indicated that feed intake, egg production, and egg weight were estimated with low error, and there was a similar trend observed between the estimated and observed data. This demonstrates the reliability of the model. Additionally, the paper provides a demonstration of how to use and interpret the results from the egg production model, including the economic optimization routine. The study found that a feed containing 7.8 g/kg of digestible lysine maximized economic returns. This optimization tool can be valuable in making nutritional decisions to optimize economic returns in an egg production system.
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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 ».