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Enregistrement W2067758515 · doi:10.1093/ps/82.8.1223

Genetic effects of aging on fitness and nonfitness traits in laying hens housed three per cage

2003· article· en· W2067758515 sur OpenAlexaff
Mônica Corrêa Ledur, L. E. Liljedahl, I. McMillan, L. Asselstine, R. W. Fairfull

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHeritabilityHeterosisSexual maturityAnimal scienceAdditive genetic effectsAnalysis of varianceCageMaternal effectGeneticsEcologyStatisticsBotanyMathematicsOffspring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three White Leghorn strains, their two-way crosses, and two commercial lines were used to study the effects of aging on several parameters related to performance of fitness and nonfitness traits during the first laying cycle of hens housed three per cage. Egg number of the survivors (EPF) and egg number including mortality and morbidity (EPM) were divided into 12 periods of 28 d each, starting at age at sexual maturity. Egg weight (EW), specific gravity (SG), and albumen height (AH) were measured at 240, 350, and 450 d of age. Mean heterosis was significant over time, except for AH, increasing in magnitude with age for EPF, EPM, EW, and AH. Reciprocal effects were more important for egg quality than for egg production traits and were influenced by age. The age-related changes in additive, Z-chromosome, and heterotic effects varied among strains, showing that strains differ in their genetic schemes in response to aging. Nonadditive, environmental, and phenotypic variances increased with age for all traits. Additive variance increased with age for EPF, EW, and AH. Z-chromosome variance increased with age for EW and AH. Heritabilities decreased with age, except for EPF and AH. On average, genetic variance increased with advancing age. Improvement in lifetime performance may be obtained by selecting birds at older ages. As the relative increase with age in additive variance was larger for egg production than for egg quality traits, selection for the latter could be performed at early stages.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations34
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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