Effect of creep and post-weaning feeding composition on piglets’ intestinal health and post-weaning growth according to their creep feed consumption status
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the impact of adding medium-chain fatty acids (MCFAs), yeast, and naked oats (NO) to creep and post-weaning diets on piglet growth before weaning, as well as their intestinal health and growth performance after weaning. Three diet type were evaluated: corn (C), NO, and NO combined with yeast and MCFAs (NO+). Piglets were classified as eaters or non-eaters of creep feeding, weaned at 20 days, and euthanized 9 days post-weaning for intestinal tissue analysis. The dietary treatments had minimal effect on the sows, except increased weight loss in the NO+ treatment ( P = 0.01). No differences were observed in litter growth or creep feed intake, or piglet growth after weaning across diets. In non-eater creep feeding, crypt depth was greater in the NO+ group compared to other treatments, while the opposite was true for eater creep feeding piglets (Interaction, P = 0.03). Additionally, villi height/crypt depth ratio was higher in NO+ than for C for eater creep feeding piglet, but lower in non-eaters compared to NO group (Interaction, P = 0.04). In conclusion, while NO, MCFAs, and yeast had a limited impact on growth, creep feed consumption could help reduce the negative impact of weaning on intestinal morphology.
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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 | 0,001 |
| 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 ».