La détermination des besoins nutritionnels, la formulation multicritère et l’ajustement progressif des apports de nutriments aux besoins des porcs
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte dans lequel le coût élevé des matières premières et l’utilisation de sources non renouvelables de phosphates sont des enjeux majeurs pour les productions animales, l’alimentation de précision est proposée comme une démarche essentielle à l’accroissement de l’efficacité d’utilisation de l’azote et du phosphore alimentaire, et par conséquent, une réduction de leur excrétion. Une alimentation de précision requiert de bien caractériser le potentiel nutritif des aliments, de déterminer avec précision les besoins nutritionnels des animaux, de prédire la réponse animale aux apports nutritionnels, de formuler d’aliments avec des contraintes environnementales, et d’ajuster progressivement les apports aux besoins décroissants des animaux. La mise en place d’une telle stratégie d’alimentation demande cependant d’accroître nos connaissances et d’améliorer nos méthodes de calcul afin de s’assurer que les formules alimentaires proposées soient celles qui optimiseront nos systèmes de production tant d’un point de vue animal, économique qu’environnemental.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".