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Enregistrement W1511619581

Estimates of genetic parameters among body condition score and fertility traits in first-parity Canadian cows

2009· article· en· W1511619581 sur OpenAlexaffabout
Catherine Bastin, S. Loker, Nicolas Gengler, F. Miglior

Notice bibliographique

RevueORBi (University of Liège) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensCanadian Dairy CommissionUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParity (physics)FertilityBiologyStatisticsAnimal scienceMathematicsDemographyPopulationPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper summarizes a series of research examining the relative efficiency and profitability of various beef cattle production systems.This type of research has historically been very common in the social sciences, particularly economics, where scientists rely on population data and population research tools and techniques rather than controlled experiments.Much of the particular research referenced in this paper has been conducted using a combination of production and financial data from a sample of actual beef producers.A variety of specific techniques are available, and more than one technique may need to be utilized in the same study to provide answers to the questions at hand.For example, it is quite common to use one technique to quantify the magnitude of relative efficiency (inefficiency) exhibited within a given data set, and then use another technique to identify factors that contribute to that relative efficiency and their magnitudes.The study of important economic outcomes (efficiency, profits, costs, etc.) lends itself particularly well to this type of analysis.Given appropriate data, a wide variety of beef industry research questions can be addressed using similar techniques.We discuss specific data required to conduct various types of population analysis, and suggest potential sources and appropriate collection techniques.In addition, we provide examples of previous and ongoing research projects to illustrate the wide variety of issues that can be addressed using alternative techniques.Finally, we address potential shortcomings and other issues that need to be considered when collecting data and performing economic analyses of beef production systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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