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Enregistrement W4401208105 · doi:10.1139/cjas-2024-0027

Feeding gilts and sows to maximize mammary development and lactation performance

2024· article· en· W4401208105 sur OpenAlexaffvenue
C. Farmer, Jakob Christoffer Johannsen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactationMilkingColostrumAnimal scienceLitterGestationBiologyPregnancyAgronomyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing sow milk yield is essential to achieve maximal growth of suckling piglets, and nutrition can stimulate milking capacity. From 90 days of age until puberty, replacement gilts should not undergo major feed restriction as it will inhibit mammary development. Providing phytoestrogens in that period will stimulate mammary hyperplasia. During gestation, feed intake of gilts must ensure that backfat at the end of gestation is above 16 mm to support mammary development. In the last third of gestation, providing 40% more lysine than requirements via the addition of soybean meal increases mammary mass in gilts, but not in multiparous sows. A high nutrient intake during transition is crucial, whereby providing sows 12.6 Mcal metabolizable energy and 22.0 g standardized ileal digestible (SID) Lys daily ensures a high colostrum production and maximizes milk yield in the following lactation. During lactation, there are quadratic effects of energy and protein intakes on the weight of suckled mammary glands and sows should not be restricted-fed to avoid excessive mobilization of body reserves. Furthermore, the provision of adequate lysine is critical to maximize litter growth, with optimum daily intakes between 47.7 and 51.3 g SID Lys for primiparous sows and 51.3–67.2 g SID Lys for multiparous sows.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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