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Enregistrement W4402533514 · doi:10.1093/jas/skae234.050

342 Sow weight development: A pragmatic approach to crossbred and selection populations

2024· article· en· W4402533514 sur OpenAlexaff
Rob Bergsma, Huaigang Lei, Chengbo Yang, E.F. Knol

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrossbreedSelection (genetic algorithm)BiologyAnimal scienceComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Feed used for maintenance in sows is around 1% of their live weight, and a 10 kg greater sow body weight (BW) from first lifetime insemination onwards requires 36.5 kg extra feed for maintenance annually, which increases the feed cost for a 1,000-sow operation unit by approximately $15,000 CAD per year. Genetic selection, through emphasis on feed efficiency, changes body development year after year. Phenotypic sow development should allow for adequate litter weight, litter size and longevity for an optimum lifetime production. In this study we wanted to understand sow mature weight and its variation. Sow BW (n = 14,554 of 5,292 sows) around farrowing and litter weights were collected on two crossbred and one purebred farm with industry accepted feeding protocols; that is, limited feeding at the different stages of production. Sow BW were corrected for stage of gestation and realized litter weights to represent empty BW at the day of farrowing. Body weight at the age of first insemination was added. When estimating genetic parameters, the statistical model for sow BW included, in addition to Line and HerdYearSeason, a rate parameter as a covariate (b1*AGE -1) within Farm. A bivariate analysis applying a repeatability model for the BW of purebred and crossbred animals yielded similar heritabilities (h2 = 0.58 ± 0.05 and h2 = 0.55 ± 0.05, for purebred and crossbred, respectively), and greater relevant genetic variances (335 ± 40 and 166 ± 13 kg2) with a clearly positive, but not significant genetic correlation of 0.49 ± 0.46. The (random) effect of a permanent environment was not significant for either characteristic. A second analysis in which genetic parameters were estimated simultaneously for the plateau and the rate parameter showed that genetic selection based on the repeatability model for BW only, affected both the plateau and the rate parameter. Only crossbreds were included in this analysis because the minimum required BW observations per sow were not met for purebred animals. Selection for mature BW might affect other key traits. The phenotypic correlations between the EBVs for the BW of crossbred sows and litter weight, litter size and longevity were -0.15, -0.02 and +0.02, respectively. Genetically heavier or smaller animals do not have better production with heavier ones possibly having slightly decreased performance. However, if animals are treated as equally and uniformly as possible, it is reasonable to assume that genetically heavier animals use more feed for growth, instead of for reproduction, given equal feeding rations. Heritability estimates point to a clear genetic drive to BW development. This study shows the relevance of weight observations at nucleus level and the necessity to estimate genetic correlations with production traits.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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