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Enregistrement W4387999728 · doi:10.1093/jas/skad341.060

189 The Effects of Dose Timing / Intervals on Grow-Finish Performance, Carcass Characteristics, Carcass Cutting Yields, and Meat Quality of Market Gilts Managed with Improvest

2023· article· en· W4387999728 sur OpenAlexaboutno aff
Yifei Wang, Blaine Hansen, Steve Pollmann, B. M. Bohrer

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceEstrous cycleMathematicsMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Improvest (Zoetis Canada Inc.) immunization provides temporary suppression of ovarian function and estrus in market gilts. The product requires two sequential injections administered at least 4 weeks apart, with full suppression of ovarian function demonstrated 4 to 10 weeks after the second injection. Recent research has shown the importance of closely monitoring the durations between the injections and between the second injection and slaughter. The objective was to determine the effects of dose timing and interval on grow-finish performance, carcass cutting yields, and meat quality of market gilts managed with Improvest when days on feed remained constant. The study consisted of 1,056 market gilts (average starting body weight of 31.7 kg) in 48 pens (22 pigs/pen) with experimental treatments arranged as a 2 × 2 factorial design with main effects of interval between the first and second Improvest injection (D1-D2; 4-week interval or 6-week interval) and time between the second Improvest injection and slaughter [D2-slaughter; weighted average of 34 to 35 days post-second injection (SHORT) or weighted average of 48 to 49 days post-second injection (LONG)]. Pigs were marketed using a similar strategy where the heaviest 3 to 5 pigs from each pen were marketed during study week 12, the next heaviest 3 to 5 pigs from each pen were marketed during study week 14, and the remaining pigs in the pen were marketed during study week 15. Hot carcass weight and optical probe readings (Destron PG-203; Anitech Identification System Inc.) were collected during slaughter. Following slaughter, 288 carcasses (24/treatment for each marketing event; pigs near the population average) were selected for evaluation of carcass cutting yields and meat quality. Data were analyzed with PROC MIXED of SAS, with pen serving as the experimental unit. There were limited interactions between D1-D2 and D2-slaughter, with nonsignificant interactions (P ≥ 0.07) for average daily feed intake (ADFI), average daily gain (ADG), and feed:gain (F:G) ratio during the grow-finish period, hot carcass weight, backfat thickness, or carcass primal weights. Overall, this study illustrated the trade-offs associated with altering the duration of time between D2-slaughter. From a live production standpoint, there were significant differences (P < 0.01) for D2-slaughter for ADFI and F:G ratio, with SHORT having reduced ADFI (2.47 kg versus 2.53 kg) and more efficient F:G (2.69 versus 2.74) compared with LONG (Table 1). From a meat processing standpoint, there were meaningful differences observed in fat deposition for D2-slaughter. In terms of fat quantity, backfat thickness and belly primal weight were affected (P < 0.01) by D2-slaughter (LONG had 0.78 mm greater backfat thickness and 0.15 kg heavier trimmed bellies). In terms of fat quality, iodine value and belly firmness were affected (P < 0.01) by D2-slaughter (LONG had 1.30 units lower iodine value and superior belly flop scores).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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