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Enregistrement W4388177972 · doi:10.1093/jas/skad341.375

PSVI-19 Impact of Sow Body Condition on Macro Reproductive Performance

2023· article· en· W4388177972 sur OpenAlexaff
Junmei Zhao, Qiong Hu, Neil Paton, Kaat Goris, C. Vanderhaeghe

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParity (physics)Animal scienceWeaningLinear regressionLitterMathematicsBody weightBiologyBirth weightStatisticsPregnancyEndocrinologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sow body condition is important for maximizing life-time productivity, milk production and progeny performance. Data from a total of 4,367 sows (76PIC, 4291Genesus) were used to investigate relationships between sow body condition at entry to farrowing house (body weight, back fat, body condition score) versus reproductive performance and milk production. Data were from a commercial farm from 2018-2020. Sow data were stratified by parity: Class 1 (parity 1), 2 (parity 2-4) and 3+ (parity 4 and above). Sow entry weight (with fetuses), backfat, and body condition score (scale 1-5) were measured at entry to farrowing house and at weaning. Milk production was calculated using the method of Hansen et al. (2012). Standard sow performance was collected via data software (Agriness). Data were plotted and assessed for commercially relevant relationships among dependent and independent variables. Single factor linear regression was used to calculate linear slope and slope standard error between variables of interest within parity. The farm represents typical north American performance with average piglets born alive13.9, total piglets born 15.6, number of piglets weaned 10.5. Regardless of parity, sow body weight at entry had the greatest positive linear relationship to reproductive productivity. Heavier weight at entry was positively related to number of total piglets born, born piglets alive, litter birth weight and milk production. Heavier primiparous sows at entry had greater piglet weight gain and weaning weight. A positive linear relationship (evidenced by non-zero linear slope) was observed between sow back fat loss and milk production in primiparous sows. Relationships among sow back fat, body condition score and productivity were weak (confidence interval of slope included zero). Sow backfat at entry did not impact lactation feed intake. This might be due to high average lactation feed intake (average 8 kg/d) in this farm. Slightly positive regression was observed between sow weight and lactation intake in primiparous sows but not in older sows. Most commercial farms do not have weighing equipment. Sow body condition score is often used as an economic method but highly variable depending on farm personnel. Our investigation suggests that sow body weight is important for sow reproductive performance. Gilt body weight at entry is positively related to litter birth weight and weaning weight. Future research is needed to better understand sow body composition (fat and lean percentage) on productivity and find economic ways to collect these parameters at commercial farms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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