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Enregistrement W137992129 · doi:10.21423/bovine-vol43no1p1-11

Effect of castration timing, technique, and pain management on health and performance of young feedlot bulls in Alberta

2008· article· en· W137992129 sur OpenAlexafffundabout
Calvin W. Booker, Sameeh M. Abutarbush, Oliver C Schunicht, Colleen M Pollock, Tye Perrett, Brian K Wildman, Sherry J. Hannon, Tom J Pittman, C. A. Jones, G. Kee Jim, Paul S. Morley

Notice bibliographique

RevueThe Bovine Practitioner · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesBayer CanadaBayer HealthCare
Mots-clésCastrationFeedlotAnimal scienceMedicineWeight gainVeterinary medicineBody weightBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 956 feedlot bulls were randomly allocated to one of eight castration groups based on a combination of castration timing, castration technique and pain management options. Bulls castrated at allocation had a higher occurrence of undifferentiated fever (UF) (P=0.086) and a higher proportion of yield grade Canada 3 carcasses (P=0.002) than those castrated at 70 days post-allocation. Bulls castrated using a band had a lower occurrence of UF (P=0.021), improved average daily gain (live weight basis P=0.056 and carcass weight basis P=0.048), dry matter intake-to-gain ratio (live weight basis P=0.075 and carcass weight basis P=0.066), and higher proportions of quality-grade (QG) Canada Prime carcasses (P=0.018) and QG Canada A carcasses (P=0.020) than bulls castrated surgically. There were no significant (P≥0.100) differences in animal health or feedlot performance between bulls given analgesia and anesthesia and those that were not. This study suggests that band castration is superior to surgical castration, and delayed castration is beneficial in bull calves with high risk of developing UF.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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