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Enregistrement W4388005615 · doi:10.1093/jas/skad341.217

170 Do you Have the Energy to Grind Feed Costs and Maximize Net Income in Demanding Economic Times?

2023· article· en· W4388005615 sur OpenAlexaff
John F. Patience, Qingyun Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy (signal processing)Net energyNutrientProcess (computing)Production (economics)Function (biology)BiologyEnvironmental economicsBiochemical engineeringBusinessComputer scienceAnimal scienceEconomicsMathematicsMicroeconomicsEngineeringStatisticsGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Energy is not only the most expensive component of the diet, but also among the most complex. Energy impacts all aspects of the growth and metabolism of the pig. Therefore, when feed costs escalate, energy is a predictable though challenging target for increased attention. To achieve greatest success, a two-pronged approach is warranted. The first focuses on our understanding of the fundamentals of energy science and the second logically follows with applying this knowledge in practice. This presentation will address both the science and the application. Formulating energy in pig diets is a complicated process. For example, one can achieve equal dietary energy values with different proportions of protein, starch, fat and fiber. Each of these nutrients is used with a different level of efficiency by the pig, leading one to question whether equal performance should be expected just because ME or NE is the same. We will dig a bit more deeply into how energy values of ingredients are generated, what assumptions are made in this process and the limitations of these values in predicting pig performance. Beyond ME and NE, we will note that changing energy sources may also alter the microbiota, oxidative load, gut structure and function, and even the digestibility of dietary nutrients. This, in turn, can impact not only the performance of the pig, but also resistance to disease and susceptibility to environmental stress. We will also discuss why feed efficiency is sometimes highly correlated to dietary energy but in other cases, this relationship is quite weak; how can this be? On a positive note, the ME or NE of ingredients has been found to be highly correlated with certain dietary constituents. This infers that the prediction of the energy content of ingredients should be quite effective, and such predictions will improve the precision of diet formulation. Moving forward, it makes sense that wherever possible, energy response curves should be part of the toolkit available to swine nutritionists, but these curves should involve diverse diet composition, unlike the energy titration studies commonly used in our industry. When energy is the most expensive, and production margins are weakest, this is the very time to invest strategically in diet analysis to ensure that we are extracting every bit of energy we can from available ingredients. In other words, are we achieving our formulation targets? Because the topic of dietary energy is so large and complex, we will remind ourselves where we can have the greatest impact on net income by managing energy. In conclusion, energy drives feed costs and drives performance. As complex a topic as it is, we will be rewarded by understanding dietary energy more deeply, and applying that knowledge as effectively as possible in commercial practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,014

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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