Incidence du type de sol (caillebotis partiel/caillebotis intégral) et de la taille de la case sur le bien-être des porcs charcutiers

National audienc

Influence de la température ambiante sur les performances zootechniques du porc à l'engrais alimenté ad libitum

National audienc

Incidence de la température ambiante et du niveau de rationnement sur les performances zootechniques du porc en croissance-finition

2 tables 2 graph.National audienc

Quels modèles d’élevage d’avenir pour la production porcine française ?

La production porcine française est à un tournant décisif. Sa croissance est arrêtée sur tout le territoire,la restructuration des élevages est freinée par des difficultés réglementaires et financières. Au vu del’état des bâtiments et des aménagements nécessaires, la présente étude évalue à plus de 2,6 milliardsd’euros le montant total des investissements nécessaires pour moderniser et mettre aux normes lesporcheries en France. Elle identifie trois archétypes d’élevage d’avenir qui répondent à trois grandeslogiques : valoriser la complémentarité entre le porc et les cultures, accéder à des économies d’échelleet à une productivité élevée du travail, déléguer le naissage. Les gains importants de productivité destruies (+20 à 30%), de l’aliment (+10%) et du travail (+25%) devraient permettre des coûts de revientcompatibles avec la situation concurrentielle imposée par le marché du porc, malgré des charges de structure élevées (investissements, main-d’oeuvre salariée). Les modèles ainsi définis constituent des scénarios probables pour l’avenir. Ils sont offerts à l’analyse critique et il appartient aux différents acteurs, les éleveurs et leurs organisations, les financeurs et les Pouvoirs publics, de prendre la mesure des contraintes et de construire la réalité du futur.French pig production is at a crossroads. Its growth has stopped. Farms restructuring is constrained by regulatory and financial difficulties. The stables become obsolete. The total investment in modernization and upgrading of pig stables in France is estimated in this study at over 2.6 billion euros. The study also identifies three archetypes of farms for the future of French pig production that meet three logics: to enhance complementarity between pigs and crops, to achieve economies of scale and high labor productivity, to delegate sow breeding. In these farms, gains in sows productivity (+20 to 30%), feed (+10%) and work (+25%) will achieve competitive costs of production, despite high structure costs. The defined models are possible scenarios for the future. They are submitted to critical analysis and debates. Now stakeholders (producers and their organizations, funders and government) must evaluate constraints and construct the future

Influence of outdoor rearing and indoor temperature on growth performance, carcass, adipose tissue and muscle traits in pigs, and on the technological and eating quality of dry-cured hams

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Utilisation, par le porc à l'engrais, de la graine de tournesol oléique. Incidence sur la qualité des gras

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Influence des conditions d'élevage sur les performances de croissance du porc et la qualité des viandes. 1. Effet sur les performances zootechniques et la qualité de carcasse

4 tables 2 graph.National audienc

Influence des conditions d'élevage sur les performances de croissance du porc et la qualité des viandes. 2- Caractéristiques du muscle et du tissu adipeux et qualités technologiques et organoleptiques du jambon sel-sec

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Prédiction et géolocalisation des principaux comportements des vaches laitières à partir de capteurs accéléromètres et GPS embarqués, une approche pertinente pour relier le comportement avec les conditions de pâturage

International audienceContinuous prediction of dairy cow behaviours associated with their position should be a relevant approach to explore dairy cow behaviours in relation to their environment. Our study proposes a methodology that allows robust prediction of the main grazing behaviours of dairy cows using on-board accelerometers. The methodology developed is based on unexplored signal processing techniques for recognizing ruminant behaviours, combined with a combination of algorithms involving the complementarity between machine learning methods and probabilistic models. It guarantees reliable prediction for a wide range of dairy cow grazing behaviours (percentage of accuracy: 98%; Cohen's Kappa: 0.96). The methodology, coupled with data on the position of the animals in the pasture, is a waytobetter understand interactions between animals and their environment. The results of this methodological work open up many fields of study and application: observation and improvement of the performance, health and welfareof dairy cows on pasture, evaluation and reduction of environmental impacts.La prédictionen continu des comportements des vaches laitières associés àleur position devrait constituer une approche pertinente pour explorer les comportements des vaches laitières en lien avec leur environnement. Nous décrivons une méthodologie qui permet de prédire de façon robuste les principaux comportements des vaches laitières au pâturage à partir d’accéléromètres embarqués. La méthodologie développée s’appuie sur des techniques de traitement du signal non explorées en reconnaissance de comportements de ruminants, associées à unecombinaison d’algorithmes qui met en jeu la complémentarité entre des méthodes de machine learninget des modèles probabilistes. Elle garantit une prédiction fiable pour un large spectre de comportements des vaches laitières au pâturage (pourcentage de bon classement: 98 %; Kappa de Cohen: 0,96). La méthodologie, couplée avec des données de position des animaux dans la prairie, est un moyen de mieux comprendre les interactions entre les animaux et leur environnement. Les résultats de ces travaux méthodologiques ouvrent vers de nombreux champs d’études et d’application: observation et amélioration des performances, de la santé et dubien-être des vaches laitières au pâturage, évaluation et réduction des impacts environnementaux