A Systematic Review and Meta-Analysis of the Effects of Various Sources and Amounts of Copper on Nursery Piglets
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the impact of different dietary levels and sources of copper on the growth performance of nursery piglets through a combination of systematic review and meta-analysis. The database for this study was created using articles selected from major electronic databases. Data analysis involved forest plots and analysis of variance using mixed-effects models. The database included 63 articles published between 1990 and 2021, comprising 21,113 piglets in 946 treatments. Positive effects of supranutritional levels of copper from both inorganic and organic sources on the growth performance of nursery piglets were detected using Forest plots and analysis of variance (p < 0.001). Using mixed models, it was observed that piglet performance is influenced by body weight (p < 0.001), age (p < 0.001), and copper intake (p < 0.001). Both organic and inorganic sources of copper at supranutritional levels (>81 mg Cu/kg of diet) improved the performance of nursery piglets, but levels higher than 201 mg Cu/kg of diet did not further improve growth performance compared to 80–200 mg Cu/kg of diet. The feed conversion was worse in piglets fed with inorganic Cu sources (p < 0.001). In conclusion, dietary Cu supplementation influenced the weight gain and feed conversion rate in weaned piglets, particularly during the first few weeks post-weaning. Levels of 81 and 200 mg Cu/kg improved growth performance, but no further benefits were obtained for higher levels.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».