Growing–finishing pigs do not need additional zinc in a phytase-supplemented wheat–barley–soybean meal-based diet
Notice bibliographique
Résumé
Focus remains on reducing the excretion of surplus zinc (Zn) from pigs through manure due to environmental and public health concerns. Growing–finishing pigs may need less dietary Zn than current EU legislation allows and what is typically applied on farms. The aim of this study was to evaluate the effect of three dietary Zn levels on productivity, Zn homeostasis, and health status in growing pigs fed a grain and soybean meal-based diet with a high inclusion of phytase (1000 phytase units). Ninety pigs were offered a diet with 1431 and 83 ppm total Zn from weeks 0–2 and 2–6 post-weaning, respectively, followed by one of three dietary Zn levels (31 (unsupplemented), 69, or 102 ppm total Zn, n = 30/Zn level) from weeks 6–16 post-weaning (30–110 kg). Productivity and health were unaffected by dietary Zn level. Despite differences in serum Zn according to dietary Zn level in week 10, serum Zn remained above the assumed sufficient level following all dietary Zn levels through the experiment. No signs of parakeratosis were observed, and we conclude that growing–finishing pigs produce and stay healthy without added Zn to a phytase supplemented grain–soybean meal-based diet when optimal dietary Zn levels are applied up to 30 kg.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».