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Enregistrement W172004509 · doi:10.1007/0-306-46887-5_5

Is-It Possible to Detect Bovine Treated with BST?

2005· book-chapter· en· W172004509 sur OpenAlexaboutno aff
Carolina Pacheco Bertozzi, Daniel Portetelle, M. Pirard, Isabelle Parmentier, Valérie Haezebroeck, Robert Renaville

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBovine somatotropinLivestockBiotechnologyAgricultureIdentification (biology)Dairy cattleControl (management)BusinessSelection (genetic algorithm)Administration (probate law)Animal healthAnimal agricultureAgricultural scienceBiologyGrowth hormonePolitical scienceEconomicsAnimal scienceComputer scienceLawManagementEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biotechnology has been heralded as a science that will have a revolutionary impact on agriculture development. Joint efforts among industry, universities, and authorities will result in new and novel products that establish new frontiers in the livestock industries. One of the first biotechnology products is somatotropin. The galactopoietic effect of bovine somatotropin in dairy cows has been firmly established. Also, administration of exogenous somatotropin markedly improves productive efficiency in lactating cows. However, in the international network, a control strategy of treated animals is required not only because BST use is not authorised in Europe and in Canada, but also because rbST treatment interferes with the genetic selection scheme of reproductive animals. Besides studies on eventual adverse effects on animal health, ethical aspects as well as consumer protection have to be considered. Therefore, the present review tends to describe different possible ways to develop strategies for identification of BST treated cattle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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