Alternative growth functions for predicting body, carcass, and breast weight in ducks: Lomolino equation and extreme value function
Notice bibliographique
Résumé
In this study, 2 alternative growth functions, the Lomolino and the extreme value function (EVF), are introduced and their ability to predict body, carcass, and breast weight in ducks evaluated. A comparative study was carried out of these equations with standard growth functions: Gompertz, exponential, Richards, and generalized Michaelis-Menten. Goodness of fit of the functions was evaluated using R(2), mean square error, Akaike information criterion, and Bayesian information criterion, whereas bias factor, accuracy factor, Durbin-Watson statistic, and number of runs of sign were the criteria used for analysis of residuals. Results showed that predictive performance of all functions was acceptable, though the Richards and exponential equations failed to converge in a few cases for both male and female ducks. Based on goodness-of-fit statistics, the Richards, Gompertz, and EVF were the best equations whereas the worst fits to the data were obtained with the exponential. Analysis of residuals indicated that, for the different traits investigated, the least biased and the most accurate equations were the Gompertz, EVF, Richards, and generalized Michaelis-Menten, whereas the exponential was the most biased and least accurate. Based on the Durbin-Watson statistic, all models generally behaved well and only the exponential showed evidence of autocorrelation for all 3 traits investigated. Results showed that with all functions, estimated final weights of males were higher than females for the body, carcass, and breast weight profiles. The alternative functions introduced here have desirable advantages including flexibility and a low number of parameters. However, because this is probably the first study to apply these functions to predict growth patterns in poultry or other animals, further analysis of these new models is suggested.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».