La base documentaire de l'IFIP

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Publication Annéetrier par ordre croissant

Evolutions de l'outil sur les performances environnementales des élevages porcines : Geep

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Sandrine Espagnol, Bilan d'activité 2020, éditions Ifip, mai 2021, p. 109

L’outil GEEP créé par l’IFIP existe depuis fin 2014 et propose aux éleveurs porcins d’évaluer les performances environnementales de leur atelier.
Il calcul 9 indicateurs quantitatifs, sur les consommations de ressources naturelles (eau et énergie), les rejets (azote et phosphore), les émissions gazeuses (ammoniac et gaz à effet de serre) et la production de déchets. En ramenant les flux environnementaux au kilogramme de porc généré sur l’élevage, l’outil permet aux éleveurs de se comparer à d’autres élevages. Le réseau GEEP est composé aujourd’hui de 500 élevages inscrits et d’une quarantaine de conseillers formés à les accompagner. Près de 680 diagnostics ont été réalisés, certains élevages s’y impliquant régulièrement.

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2021

Les outils d'aide à la formulation d'aliments

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Didier Gaudré, Bilan d'activité 2020, éditions Ifip, mai 2021, p. 103

La formulation des aliments porcs est depuis plusieurs décennies l’objet d’une attention particulière de la part de l’IFIP, étant donné l’importance de la fabrication d’aliments à la ferme (FAF) dans la filière porcine française (environ 30 % des porcs produits). L’outil de formulation Porfal est apparu au début des années 80. Il a été revu pour être disponible sous une version windows en 2003, puis apparaît en 2017 sous une version Web. Cet outil permet d’aider les éleveurs qui le souhaitent à réellement formuler leurs aliments, de raisonner leurs choix nutritionnels en fonction de leurs disponibilités en matières premières et des contraintes du marché. L’abonnement a cet outil est limité à 250 € par an pour un éleveur. Malgré ce tarif attractif et la qualité de l’outil Porfal, il nous semble nécessaire d’encourager davantage les éleveurs à s’approprier la technique de formulation des aliments. Dans ce but, une application pour smartphone a été développée en 2020 par l’IFIP. SIM’Faf permet le calcul du prix d’intérêt des matières premières.

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2021

Intégration des démarches de pilotage de la santé des troupeaux (UniFilAnim Santé)

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Alexandre Poissonnet, Bilan d'activité 2020, éditions Ifip, mai 2021, p. 98

Des outils et démarches pour piloter la santé existent en production porcine, avicole et bovine. Mais peu de démarches sont partagées et mutualisées entre ces trois filières animales. Le projet UniFilAnim Santé a pour objectif d’apporter aux éleveurs des clés pour améliorer leur pilotage de la santé, notamment, en s’inspirant des modèles des autres filières.
Pour cela l’étude s’est déroulée en 2 étapes :
1) recenser les outils et démarches existantes auprès de professionnelles du secteur pour ensuite faire une classification d’outils;
2) tester cette classification d’outils auprès d’éleveurs à travers des focus groups pour identifier ceux qu’ils utilisent et avec quels intervenants ils interagissent.

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2021

Usability improvements of the Thermipig model for precision pig farming

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K Grausa (Latvia University of Life Sciences and Technologies) et al., Agronomy Research, 2020, volume 18, spécial n° 2, p. 1300-1306

Pig livestock farming systems encounter several economic and environmental challenges, connected with meat price decrease, sanitary norms, emissions etc. To deal with these issues, methods and models to assess the performance of a pig production system have been developed. For instance, Thermipig model represents the pig fattening room and simulates performances of pigs at the batch level, taking into account interactions between the individual variability of pigs, farmer's practices, room characteristics and outdoor climate conditions. The model requires some static basic inputs fulfilled in several spreadsheets (such as rooms, pigs, and dietary characteristics) but also data files for voluminous variable inputs (such as outdoor temperature or climate control box parameters) for further modelling and outcome producing. This leads to challenges in data providing by the farmers and have to be improved. This paper deals with the implementation of the separate modules of the developed data warehouse system for usability improvements of the Thermipig model. The idea is to substitute input from the data files with online data input and automated variable processing by the model using the python script for connection to the remote data warehouse. The data warehouse system is extended with 'Property Sets' section dealing with all the operations that can be performed to a set of input variables. This approach demonstrates the ability of the data warehouse to act as data supplier for the remote model. As well the outcome of the model is also transferable back to the data warehouse for evaluation. This work is done within the Era-Net SuSan PigSys project-Improving pig system performance through a whole system approach.

Source : https://dspace.emu.ee/xmlui/bitstream/handle/10492/5618/AR2020_Vol18SI2_Grausa.pdf?sequence=4&isAllowed=y

2020

PorcProtect : application web d’évaluation du niveau de biosécurité d’un élevage de porcs

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Isabelle Corrégé et al., 52e Journées de la Recherche Porcine, 4 et 5 février 2020, Paris, p. 311-312, poster

Poster.

La biosécurité impacte la santé en prévenant l’introduction ou la propagation des maladies en élevage (Corrégé et Hémonic, 2018). Un bon niveau de biosécurité permet dans la majorité des cas de réduire ou de maîtriser l’usage des antibiotiques. Le renforcement du niveau de biosécurité des élevages est également un enjeu majeur pour prévenir la propagation de la Fièvre Porcine Africaine. L’application web PorcProtect réalisée par l’Ifip et financée par le Plan Ecoantibio vise à mettre à disposition des éleveurs et de leurs conseillers un outil d’évaluation des mesures de biosécurité d’un élevage pour faire évoluer favorablement les pratiques.

ENG

PorcProtect: an online assessment tool of the biosecurity level on pig farms

Poster.

Biosecurity is essential to reduce use of antibiotics on pig farms and to decrease the risk of African swine fever. However, application of biosecurity measures varies considerably among farms, and room for improvement remains large. A biosecurity audit is an effective tool with measures to help farmers increase the biosecurity level of their farms. In the framework of the French Ecoantibio plan, IFIP has created a free on-line tool, PorcProtect, to evaluate a farm’s biosecurity level and help pig farmers change their practices. PorcProtect performs either a rapid assessment of farm biosecurity using an audit based on 30 questions or a detailed evaluation of the external and internal biosecurity level. A scoring system matches each answer to three situations of application of a biosecurity measure (Good, Medium and At risk) with a color system so that Good situations can be seen easily. The tool identifies which biosecurity themes must be improved using visual representations of percentages of Good answers and percentages of answers At risk. The biosecurity measures to be followed are presented on technical sheets. The tool also has a database that shows the average biosecurity level of other pig farms so farmers can compare their level of application of biosecurity measures to those of other farms. 

PDF icon Isabelle Corrégé et al., 52e Journées de la Recherche Porcine, 4 et 5 février 2020, Paris, p. 311-312, poster
2020

PorcProtect : application web d’évaluation du niveau de biosécurité d’un élevage de porcs

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Isabelle Corrégé et al., 52e Journées de la Recherche Porcine, 4 et 5 février 2020, Paris, poster

Poster.

La biosécurité est essentielle dans les démarches de maîtrise de l’usage des antibiotiques et pour prévenir la propagation de la Fièvre Porcine Africaine. PorcProtect réalisé dans le cadre du Plan Ecoantibio est un outil d’évaluation des mesures de biosécurité d’un élevage pour faire évoluer favorablement les pratiques.

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2020

Gisements d'effluents d'élevage, de biomasse végétale et de déchets des industries agro-alimentaires pour la méthanisation agricole

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Pascal Levasseur, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 72

La connaissance fine des ressources en biomasse est une nécessité pour faciliter le développement de la filière méthanisation agricole.
A ce titre, deux projets ont été finalisés en 2018 :
- l’un sur la biomasse agricole (ELBA),
- l’autre sur les déchets des industries agro- alimentaires (ValorMap).
Tous deux avaient pour objectif principal de réaliser une base de données spatialisée de ces gisements et des potentiels méthanogènes correspondants.
Les résultats ont été essentiellement valorisés en 2018 dans différents supports (Tech Porc, Cahiers de l’IFIP, Journées recherche Porcine…).

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2019

La Gestion Environnementale des Elevages Porcins proactive pour réduire ses impacts : GEEP

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Sandrine Espagnol, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 69

Geep (Gestion Environnementale des Elevages Porcins) est un outil Ifip accessible gratuitement sur le web (https://geep.ifip.asso.fr). Il est connecté à la base de données nationale de la Gestion Technico Economique (GTE) et est destiné à tout éleveur porcin souhaitant suivre, à côté de ses indicateurs technico-économiques,les indicateurs environnementaux de son élevage : consommations d’eau et d’énergie, émissions d’ammoniac et de gaz à effet de serre, rejets d’azote et de phosphore, production de déchets.
L’outil permet aux éleveurs se comparer entre eux et d’accéder à une liste de bonnes pratiques pour progresser.
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2019

Un simulateur pour raisonner la rentabilité d'un projet de méthanisation agricole : Méthasim

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Pascal Levasseur, Bilan 2018, éditions IFIP, avril 2019, p. 71

La méthanisation agricole poursuit son développement, mais requiert plus que jamais la mise à disposition de références techniques et économiques, en raison, notamment de la diversité croissante des projets sur le terrain, dans un contexte d’évolution de la réglementation. MéthaSim est un outil web de l’IFIP pour simuler le fonctionnement (types de substrats, caractéristiques techniques, dimensionnement, ...) et statuer sur l’intérêt économique d’un projet de méthanisation à la ferme (https://methasim.ifip.asso.fr).

La dernière version (2018) a été actualisée : outre la mise à jour des montants d’investissement et des coûts de fonctionnement (approche plus analytique, par poste de dépense ; meilleure prise en compte de l’effet d’échelle), le calculateur permet désormais de simuler l’intérêt économique de l’injection de biométhane et de comparer son intérêt à celui de la production d’électricité par co-génération. Il permet également d’approcher le coût du traitement des digestats. La base de données des potentiels méthanogènes qui accompagne cet outil a également été mise à jour en 2018 et enrichie par, notamment, une centaine de déchets organiques supplémentaires.

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2019

Un outil pour chiffrer le coût d'un épandage de lisier

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Pascal Levasseur, Réussir Porc / Tech Porc (FRA), 2019, n° 268, mai, p. 40-41

L’Ifip et le réseau des Cuma Ouest ont élaboré un calculateur permettant de déterminer les coûts et la durée des chantiers d’épandages alternatifs à la traditionnelle tonne à lisier et son tracteur.

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2019

« Mon registre de traitements en un clic »

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Alexandre Poissonnet, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 68-69

Geoffrey Melot est formateur en production porcine et animateur Airfaf Normandie au centre de formation de Canappeville, dans l’Eure. Également salarié au sein de l’élevage de 280 truies NE du centre, il souhaite informatiser le registre des traitements vétérinaires.

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2018

Collecter et consulter les données de l’élevage par la voix

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Alexia Aubry, Réussir Porc-Tech Porc, 2018, n° 261, septembre, p. 62-63

Un nouveau dispositif de collecte et de consultation des données de gestion technique des troupeaux de truies (GTTT), qui associe reconnaissance vocale et identification automatique, est en test à l’Ifip.

PDF icon Alexia Aubry, Réussir Porc-Tech Porc, 2018, n° 261, septembre, p. 62-63
2018

Version réactualisée de Méthasim : l’Ifip recense 400 produits méthanogènes en France

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Pascal Levasseur, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 72-73

L’Ifip met à disposition des éleveurs méthaniseurs une base de données de plus de 400 produits méthanogènes issue de la version réactualisée de MéthaSim et d’une enquête menée récemment auprès des agro-industries.

PDF icon Pascal Levasseur, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 72-73
2018

Gvet enregistre et valorise les traitements vétérinaires

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Anne Hémonic, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 67

GVET est une démarche d’enregistrement et de valorisation des traitements vétérinaires en élevage.

PDF icon Anne Hémonic, Réussir Porc-Tech Porc (FRA), 2018, n° 261, septembre, p. 67
2018

Towards a decision support tool with an individual-based model of a pig fattening unit

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Alice Cadéro et al., Computers and Electronics in Agriculture, 2018, volume 147, avril, p. 44-50

European pig production is encountering many economic and environmental challenges. To address these challenges, farmers need tools to assess the sustainability of their production systems and to make changes to ensure their sustainability. Decision support tools can help farmers to simulate and understand the influence of their management practices on production system performance. In a previous article, we described a dynamic pig fattening unit model that considers individual variability in pig performance, farmers’ practices and animal management and estimated environmental impacts (through Life Cycle Assessment) and economic results of the unit. This model is intended to be included in a decision support tool, which requires appropriate parameterisation for on-farm application and assessment to guarantee the quality of predictions. The objective of the present article is to develop a process to adequately parameterise a model for on-farm use, apply it to the pig unit model, and evaluate it using external data from commercial farms. Twenty-one pig farms were surveyed in western France in 2015 to collect data on animal performance, batch and shipping management, and farming practices. The parameterisation process was divided into six steps which correspond to incremental parameterisation of the model using data collected in the survey. The first step consists of parameterising the inputs related to farm infrastructure and management. The second step consists of setting initial mean weight and age of pigs at the beginning of fattening equal to those observed on each farm. The third step consists of three successive parameterisations for targeted slaughter weight, mean protein deposition, and mean feed intake. Steps four, five and six are iterations of step three. Each input parameterisation step improved predictions, with a decrease in the squared bias, non-unity slope and lack of correlation between predicted and observed data. For slaughter weight (SW), the root mean squared error (RMSE) decreased from 3.25 to 0.83 kg (i.e. from 2.8 to 0.7% of mean SW). For average daily gain (ADG), the RMSE decreased from 58.9 to 14.3 g live weight (LW)/day (i.e. from 7.3 to 1.8% of ADG). For the feed conversion ratio(FCR), the RMSE decreased from 0.22 to 0.03 kg feed/kg LW (i.e. from 7.8 to 1.1% of mean FCR). Considering the final RMSE values, the parameterisation process developed appears suitable for calibrating the model for future use in a decision support system.

2018

Un diagnostic en un coup d’oeil : l’appli PorciSanté

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Yvonnick Rousselière, Sylviane Boulot, Didier Gaudré, Anne Hémonic et Nathalie Quiniou, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 32

Début 2017, l’Ifip lançait un nouvel outil d’autodiagnostic basé sur le simple sens de l’observation de l’utilisateur : BâtiSanté. Il s’agissait d’une appli pour smartphone gratuite, disponible sous Android, permettant (1) de réaliser un autodiagnostic en élevage des facteurs de risque relatifs aux bâtiments ou aux équipements, ayant un lien avec la santé des animaux et (2) de suggérer des actions correctrices appropriées. Suite au succès de ce nouveau format à la fois simple, ludique mais précis sur les notions techniques à maîtriser, l’Ifip a donné un frère jumeau à BâtiSanté : PorciSanté.
Ce nouvel outil reprend les codes et le mode de fonctionnement du BâtiSanté mais s’attache cette fois aux liens existant entre la qualité des interventions sur les animaux et leur état de santé.

PDF icon Yvonnick Rousselière et al., bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 32, fiche n° 7
2018

Outil de simulation : Mogador vise ls résultats en engraissement

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Alexia Aubry, Porc Mag (FRA), 2018, n° 530, avril, p. 31

L'Ifip propose un outil pour l'atelier d'engraissement porcin permettant de tester l'effet de différentes combinaisons de pratiques, structures d'élevage et niveaux de potentiel des animaux, sur les performances technico-économiqueset environnementales de l'atelier;

2018

Mogador : un outil d’aide à la décision à deux niveaux pour l’atelier d’engraissement porcin

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Poster présenté par Alexia Aubry et al., aux 50es Journées de la Recherche Porcine, le 6 et 7 février 2018, Paris

L’IFIP propose un outil permettant de tester l’effet de différentes combinaisons de pratiques, structures d’élevage, et niveaux de potentiel des animaux, sur les performances technico-économiques et environnementales de l’atelier d’engraissement porcin.

PDF icon Poster de Alexia Aubry et al., 50es JRP, 6 et 7 février 2018, Paris
2018

Mogador : un outil d’aide à la décision à deux niveaux pour l’atelier d’engraissement porcin

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50es Journées de la Recherche Porcine, 6 et 7 février 2018, Paris, p. 331-332 par Alexia Aubry et al., poster

Poster.

Pour répondre aux enjeux économiques et environnementaux de la production porcine, les éleveurs ont besoin d’outils pour apprécier l’impact de leur atelier, identifier les pistes d’amélioration et être guidés dans leur pilotage technico-économique. Un modèle de l’atelier d’engraissement a été développé en ce sens (Cadéro et al., 2017b) dans le cadre du projet MOGADOR. A partir des caractéristiques de la structure de l’atelier et des principales pratiques, le modèle produit les résultats techniques et économiques de l’atelier et ses impacts environnementaux par Analyse du Cycle de Vie (ACV). L’originalité et la performance du modèle résident dans le fait qu’il prend en compte la variabilité des performances individuelles des porcs, en interaction avec les pratiques de l’élevage (conduite, alimentation) et sa structure. Le modèle a été évalué positivement suivant trois grandes étapes : par expertise (Cadéro et al., 2017a), par analyse de sensibilité (Cadéro et al., 2017c) et par comparaison de résultats prédits à des résultats observés (Cadéro et al., 2018).La qualité de prédiction du modèle et la procédure d’étalonnage établie permettent d’envisager une utilisation du modèle pour le conseil en élevage (Cadéro et al., 2018). Afin de concilier facilité d’usage et précision de l’analyse, deux niveaux de valorisation du modèle sont proposés et décrits ici.

Mogador: A two-level tool for decision support on pig farms

A model representing a pig fattening unit was developed as part of the MOGADOR project. The model accounts for interactions among farm infrastructure, farmer practices and biological processes, in particular the growth of animals, by considering individual variability in pig performance. The model provides technical (slaughter weight, feed conversion ratio, etc.), economic (premiums, costs, margin) and environmental (gas emissions, nutrient excretion and impacts calculated using Life Cycle Assessment) indicators required to assess impacts of pig production and to guide farm management. A two-level approach was developed to build a simple tool that can be used for decision support. At the basic level, a library of 1440 simulations previously performed and stored in a database is queried using a simple interface; for each of the 1440 scenarios, the interface provides the main indicators without delay or the need to enter large amounts of input data. Additionally, an "expert" operating method was designed that directly activates the model developed in the MOGADOR project and requires only a few minutes of calculation time. Simulation results can be consulted, extracted and stored via an interface that enriches the simulation database. A simple set of simulations provides initial results to farmers by choosing scenarios similar to their situations. The analysis can be further refined using the expert model. The tool demonstrates interoperability through its connection with economic data series and databases (such as ECOALIM, a data base of feed ingredients environmental impacts).

PDF icon Alexia Aubry et al., 50es JRP, 6 et 7 février 2018, p. 331-332, poster
2018

Du modèle à l’outil d’aide à la décision : comment paramétrer un modèle individu-centré du fonctionnement de l’atelier d’engraissement porcin pour une utilisation en élevage ?

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50es Journées de la Recherche Porcine, le 6 et 7 février 2018, Paris, p. 311-316, par Alice Cadéro (IFIP / INRA) et al.

Afin de répondre aux enjeux économiques et environnementaux des élevages porcins, des outils d’aide à la décision basés sur des modèles mathématiques ont été proposés. Nous avons développé un modèle dynamique de fonctionnement d’un atelier d’engraissement porcin qui inclue les effets de la variabilité interindividuelle des porcs, de la structure de l’élevage et des pratiques de l'éleveur sur ses résultats technico-économiques et environnementaux. Afin de tester le modèle, nous l’avons appliqué aux données de 21 élevages du Grand Ouest, dont les pratiques et performances techniques avaient été recueillies par enquête. L’objectif était de construire une procédure de calibration en vue d’une future utilisation en élevage, d’utiliser cette procédure pour paramétrer chaque élevage et d’évaluer la capacité de prédiction du modèle. Le paramétrage différencié de chaque élevage a porté, dans une première étape, sur les bâtiments et pratiques d’élevage ; dans une deuxième étape, l’âge et le poids initial moyen des porcs ; enfin, le poids d’abattage, le dépôt protéique moyen et la quantité d’aliment ingérée sont successivement paramétrés. Cette dernière étape a été itérée trois fois. Entre la première et la dernière étape, l’erreur quadratique moyenne (RMSE) sur l’indice de consommation passe de 0,22 à 0,03 kg d’aliment/kg gain (de 7,8 à 1,1 %), et celle sur le gain moyen quotidien de 59 à 14 g (de 7,3 à 1,9 %). Le pourcentage de porcs dans la gamme de paiement sans pénalité est néanmoins globalement surestimé par le modèle. Ces résultats montrent qu’après paramétrage, le modèle prédit les performances des élevages avec une erreur faible. Cette méthode de calibration du modèle sera inclue à l’outil d’aide à la décision et mise en oeuvre sur des élevages existants.

From the model to the tool: how to parameterize a pig fattening unit model for on-farm use?

To address economic and environmental challenges of pig production systems, decision support tools based on mathematical models have been developed. We developed a dynamic model of a pig fattening unit that represents effects of inter-individual variability of pigs, farm buildings and farmer practices on technical, economic and environmental results of the unit. To test the model, it was applied to 21 pig farms in western France of which practices and technical performances had been previously surveyed. Another objective was to develop a process for parameterization for future on-farm use, and then to use this process to parameterize the model for each farm to evaluate the model’s predictive ability. In the first step, each farm’s buildings and farmer practices were described. In the second step, average initial age and live weight of pigs were specified. In the third step, slaughter weight, mean protein deposition and a feed intake correction factor were successively parameterized. This step was iterated three times to remove effects of parameterization order. From the first to last step of the process, the root mean square error of prediction of the feed conversion ratio decreased from 0.22 to 0.03 kg of feed/kg gain (from 7.8% to 1.1%), and that of the average daily weight gain decreased from 59 to 14 g (from 7.3% to 1.9%). The model overestimated, however, the percentage of pigs that lay within the range without penalties of the payment grid at slaughter. These results show that after parameterization, the model predicts the performance of the pig fattening unit with an acceptable error. The parameterization process will be included in the decision support system and applied to existing farms.

PDF icon Alice Cadéro (IFIP / INRA) et al., 50es JRP, 6 et 7 février 2018, p. 311--316
2018

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