281 Modeling How the Inclusion of Fibrous By-Products to the Feed Improves the Net Protein Contribution of Pork Meat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animal meat provides high-quality protein to the human food industry, but often uses feed ingredients that could also be used to feed humans. The objective of this study was to model how the inclusion of by-products in pig diets would improve the net protein contribution (NPC) of pig meat within an individual precision feeding (IPF) program. The InraPorc model was used to simulate the animal response to pigs fed two different feeding treatments. In both cases, there was feed A (rich-), and B (poor in all nutrients). Feeds were mixed daily to each pig to meet individual requirements. Treatment 1 (BY0) was free of by-products, consisting of traditional ingredients (corn, wheat, and soybean meal). Treatment 2 (BY20) included canola meal and oat hulls in addition to conventional ingredients. These inclusions accounted for nearly 10% of changes in feed A and nearly 20% in feed B. The consumed HeP in pig-fed was estimated from the beginning of the growing-finishing phase to slaughter. Total pig HeP included the carcass meat, fancy meats such as heart, liver, kidney, and tongue, and 25% blood. HeP conversion efficiency was calculated based on the HeP profiles for initial (23 kg) and final body weight (120 kg) in both treatments. Digestible indispensable amino acid score (DIAAS) was calculated based on a 3-year-old-child protein requirements, the same score being attributed to adolescents or adults. The HeP conversion efficiency was 0.28 and 0.32 for BY0 and BY20 respectively, and the protein quality ratio (PQR, calculated as DIAAS of the meat vs. DIAAS of the feed) was equal to 2 for both diets, indicating that protein quality in pig meat is greater than in animal feed. Finally, the NPC of both treatments, calculated by multiplying the HeP conversion efficiency with the PQR, was below 1. Therefore, neither treatment contributed positively to the net protein contribution of pork meat to the human protein supply. However, the NPC of BY0 and BY20 were 0.58 and 0.64, respectively. Thus suggesting that adding by-products, such as oat hulls, to feed formulas reduces feed-to-food competition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».