Evaluating variables affecting Pellet Durability Index (PDI) in pelleted corn-soy-based feeds for swine and poultry: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Pelleting is one of the most widely used feed processing methods in poultry and swine production systems, as it enhances feed handling, improves animal production efficiency, and reduces feed waste. However, poor pellet quality remains a significant challenge for swine and poultry feed manufacturing, limiting economic returns at both the mill and farm levels. Predicting and optimizing pellet quality can be challenging due to the numerous factors in the feed manufacturing process, including diet formulation, production parameters and environmental conditions. A meta-analysis of published studies was conducted to investigate and quantify the impact of formulation and manufacturing factors on pellet quality and develop predictive equations for Pellet Durability Index (PDI), which represents an in-mill metric for pellet quality. Following a systematic review of the literature, a dataset comprising 16 variables and 280 treatment mean observations was extracted from 29 published studies. Models were developed while treating the study as a random effect. Eight factors were selected for model development, including feed composition factors comprising ingredient inclusions and nutrient content as well as key manufacturing parameters. All models were assessed using a 3-fold cross-validation approach, by placing entire studies into folds. The results showed that the bivariable model using Lipid (g/kg) and Protein (g/kg) , resulted in the best PDI prediction performance, with a Concordance Correlation Coefficient of 0.57 ± 0.076, a bias correction factor of 0.91 ± 0.092, and a Pearson Correlation Coefficient of 0.63 ± 0.137. This meta-analysis provides not only a pipeline for selecting models based on a set of statistical criteria, but also produced simple models that can be utilized in feed manufacturing to estimate PDI when data availability is limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».