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Enregistrement W4387999936 · doi:10.1093/jas/skad341.139

219 Effects of Precision Feeding and the “Bump Feeding” Strategy in Gestating Sows on Performances and Body Condition in Sows Monitored for the First Two Gestation-Lactation Cycles

2023· article· en· W4387999936 sur OpenAlexaff
L. Cloutier, Lucie Galiot, Frédéric Guay, Gabrielle Dumas, Charlotte Gaillard, Jean-Yves Dourmad, Aude Simongiovanni, Patrick Gagnon

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversité LavalCentre de Développement du Porc du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactationGestationWeaningLitterAnimal scienceBiologyBody weightPregnancyEndocrinologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The introduction of precision feeding in sows depends on a precise estimation of its potential benefits. The goal of this study was to evaluate the effects of precision feeding and feed intake during gestation on gilt performances during two gestation cycles. Four isoenergetic treatments were compared: two constant-concentration feeding strategies (0.53% Lys DIS), one with constant feed intake (FF; flat feeding) and the other variable (BF; “bump feeding”, with decreased feed intake before 90 days of gestation, then greater feed intake until parturition), and two precision-feeding strategies based on the InraPorc model, one by parity (APP) and the other considering the body weight of the gilt at breeding (API). A total of 333 gilts were followed from breeding to weaning for two gestation and lactation cycles. Body weight and backfat depth were measured at breeding, 90 days of gestation, parturition, and weaning. Feed consumption was monitored daily. Litter variables were measured as birth and weaning weight, mortality, and overall gain. A mixed model was used to analyze differences between the four treatments using the sow as the experimental unit. Results showed that APP gilts gained more body weight during the gestation than FF gilts (65.1 vs 61.7 kg; P = 0.01) but no difference remained at the end of lactation (P > 0.10). Mobilization of backfat depth was more important during lactation in the APP group compared with FF and BF treatments (3.4 vs 2.9 mm; P = 0.03). BF and APP gilts had greater total birth litter weight than API gilts (400 g and 600 g greater, respectively), with FF gilts being intermediate (P = 0.02). However, the effect faded out with no difference on weaning weight and overall lactation gain weight (P > 0.10). The APP gilts had more weaned piglets than BF or FF gilts (+0.6 piglet, P = 0.01). During the second cycle, API sows gained more body weight during gestation than FF sows (58.8 vs 55.7 kg; P = 0.05). Yet, no significant difference was observed at the end of lactation. For the backfat depth, API sows had greater backfat depth during gestation than FF sows (1.83 vs 1.1 mm; P = 0.05) and a greater mobilization during lactation (2.68 vs 2.0 mm; P = 0.08). No effect was seen on litter mortality. In the same way, no significant effect was observed in the litter performances (P > 0.1). Initial results from this study seem to show a benefit of precision feeding for gilts, but with less effect for their second parity. However, no clear benefit was observed from the bump feeding strategy.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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