Notice bibliographique
Résumé
Modeling of broiler chicken supply-chain economics depends on robust biological models of growth and yield of broiler chickens. In this paper, 8 dynamic nonlinear broiler carcass and carcass part yield models were evaluated statistically for their suitability for predicting weights of carcass parts. The analysis employed 4 sigmoidal (S) models (Gompertz, modified Gompertz, Richards, and Lopez) describing carcass part weight as a function of age, as well as 3 diminishing returns (DR) models (Lopez, Mitscherlich, and log linear), and a log-linear proportional yield (PY) model, which describe carcass part yield and weight, respectively, as a proportion of feather- and fat-free empty body mass (FFEBM). Three S models with a flexible point of inflection were better able to predict carcass part weights than a fixed point of inflection Gompertz model and, in general, the DR models. The log-linear models were the only models that converged in 100% of the evaluations. The allometric PY model predicted weights for most carcass parts with the smallest degree of error and with substantially less bias than the DR log-linear model. Estimates of the coefficients for the log-linear PY model are included for 12 key carcass parts. Estimates of carcass chemical composition are presented for the log-linear PY model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».