Feed Planet Magazine Issue-Sayı: 35 February-Şubat 2022

49 ARTICLE • MAKALE FEED PLANET / february 2022 • şubat 2022 In research trials… • There is a limited number of replicates. • Genetics, diets (that often don’t reflect industry) and health status are defined. • There are control and treatment(s) group(s). • It is possible to perform a statistical analysis. • There is a lower stocking density, and it is time costly. This leaves some questions unanswered: Is there an accurate prediction? Do the conditions reflect the real world? For the commercial trials… • There are more replicates (but limited by commercial realities). • There are different genetics and conditions (diets, buildings characteristics, drinkers, …). Also, the health status fluctuates in-between batches. • With all this factors, we find ourselves in a situation in which It is easy to make mistakes and a statistically ac- curate comparison may not be possible. So here, the principal unanswered questions are: If there are so many factors influencing the outcome, how do we control them? Is there here an accurate predic- tion? This uncertainty does not remain with SPC: • We get accurate prediction by using real-world data. • To perform this analysis, we use large populations, and the stocking density is part of the prediction. • There are control and treatment groups. • The genetic variability, dietary performance and health status are accounted for in prediction. • It is also time consuming as we need much data to get representative results, but the information obtained is statistically valid. Validity of SPC in Animal Production As said below, with SPC we can use data from any ani- mal production system. We just need to know what our productive variables of interest are, organize them in a database, and record the information in the facility or fa- cilities. What we will know is how product (or any other change you have made in the process: a new dos- age, the use of a new bascule, more percentage of protein in the raw material …) works or performs, and how it does in open trials. At the end, the re- sults tell customers how your something works in their own circumstances, and you use evidence instead of impressions or predictions. If you are going to ask our clients to invest money, the least Araştırma denemelerinde … • Tekrarlar sınırlı sayıdadır. • Genetik, (genellikle endüstriyi yansıtmayan) diyetler ve sağlık durumu tanımlanır. • Kontrol ve deney grup(ları) vardır. • İstatistiksel bir analiz yapmak mümkündür. • Daha düşük bir stok yoğunluğu vardır ve zaman açı- sından maliyetlidir. Bu, bazı soruları cevapsız bırakıyor: İsabetli bir tahmin var mı? Şartlar gerçek dünyayı yansıtıyor mu? Ticari denemelerde… • Daha fazla tekrar vardır (ancak bu da ticari realitelerle sınırlıdır). • Farklı genetikler ve şartlar söz konusudur (diyetler, binaların özellikleri, suluklar,…). Ayrıca, sağlık durumu par- tiler arasında değişim gösterir. • Tüm bu faktörlerle birlikte, kendimizi hata yapmanın kolay olduğu ve istatistiksel olarak isabetli bir karşılaştır- manın mümkün olmayabileceği bir durumda buluyoruz. O halde burada, cevaplanmamış olan başlıca sorular şunlardır: Sonucu etkileyen bu kadar çok faktör varsa, onları nasıl kontrol edebiliriz? Burada isabetli bir tahmin söz konusu mu? SPC ile bu belirsizlik kalmaz: • Gerçek dünya verilerini kullanarak isabetli tahminler elde ediyoruz. • Bu analizi gerçekleştirmek için büyük popülasyonlar kullanıyoruz ve stoklama yoğunluğu da bu tahminin bir parçası. • Kontrol ve deney grupları var. • Tahmin yapılırken; genetik değişkenlik, diyet perfor- mansı ve sağlık durumu hesaba katılır. • Temsili sonuçlar elde etmek için çok fazla veriye ihti- yacımız olduğu için zaman alır ancak elde edilen bilgiler istatistiksel olarak geçerlidir.. Hayvansal Üretimde SPC'nin Geçerliliği Aşağıda belirtildiği gibi, SPC ile herhangi bir hayvansal üretim sisteminden gelen verileri kullanabiliriz. Sadece ilgilendiğimiz üretken değişkenlerimizin neler olduğunu bilmemiz, bunları bir veri tabanında düzenlememiz ve tesis veya tesislerdeki bilgileri kayıt altına almamız ge- rekiyor. Ürünün (veya proseste yeni bir dozaj, yeni bir baskül kullanımı, ham maddede daha fazla protein yüzdesi vb. gibi yaptığınız herhangi bir değişikliğin) nasıl çalıştığı veya performans gösterdiğini ve açık denemelerdeki du- rumunu biliyor olacağız. Neticede, sonuçlar müşterilere bir şeyin kendi şartlarında nasıl çalıştığını söyler ve siz iz-