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Autres écoles vétérinaires
Smart-Nutrition.Vet, une application de rationnement pratique et raisonnée des carnivores domestiques
École nationale vétérinaire d'Alfort
2018
1 vol. (102 p.)
A-2018-101
Nutrition clinique ; Alimentation ; Ration alimentaire ; Conseil ; Santé animale ; Application informatique ; Carnivore domestique
Une nutrition de qualité est un facteur de protection évident de la santé des carnivores domestiques. Pour renforcer la qualité et la pertinence du conseil en nutrition délivré par le vétérinaire, Smart-Nutrition.Vet a été mis au point. Cette application web permet de dresser le profil nutritionnel d'un animal donné, de rationner cet animal sur un aliment industriel ou ménager, de déterminer parmi l'offre du marché une liste ordonnée d'aliments nutritionnellement et économiquement adéquats, et de réaliser un plan de transition alimentaire entre deux aliments. Cette intelligence artificielle constitue aussi une plateforme d'acquisition de données de terrain dont l'ambition est de consolider les données de la recherche en nutrition animale.
Url / Doi : https://theses.vet-alfort.fr/telecharger.php?id=3700
Téléchargeable : Oui
N° de thèse : 101
Bibliogr. p. : 95-100
Titre anglais : Smart-nutrition.vet, a web-app to formulate bespoke nutritional recommendations for small animals
Résumé anglais : Quality nutrition is an obvious protection factor for small animals' health. Smart-Nurition.Vet was designed to reinforce the quality and the relevance of the veterinary advice on that matter. This web-app create a bespoke nutritional profile of a given pet, design his diet for both industrial and homemade food, suggest on demand a tailor-made ranking of the most suitable pet foods among the market's offer, and build a dietary transition plan between two pet foods. This artificial intelligence is also a field data acquisition platform which aims at consolidating data for small animals nutrition research.
Mots-clés anglais : Nutrition ; Petfood ; Food ration ; Recommendation ; Animal health ; Application ; Small animal
Directeur de Thèse : Bolnot, François
Assesseur / Examinateur : Benet, Jean-Jacques
Type de fond : Fonds contemporain