Neural network models for predicting early egg weight in broiler breeder hens
Notice bibliographique
Résumé
In this study, neural network (NN) models were developed to predict egg weight in broiler breeder hens. The input variables for developing the NN models were ME (kcal/bird per day) and CP, TSAA, Lys, Ca, available P, and linoleic acid (all as g/bird per day). By grouping the data collected from 98 breeder houses into weekly intervals, 4 NN-based models were developed for 25 to 28 wk of age. From the available data set (98 data lines for each week), a training set (n = 69) and a testing set (n = 34) were extracted. The models developed were subjected to an optimization algorithm to find the optimal values of input variables that might maximize early egg weight in broiler breeder hens. According to goodness-of-fit statistical criteria, the NN-based models could effectively estimate egg weight in broiler breeder hens. Maximum egg weight, using optimization results, may be obtained with 406, 454, 466, and 487 kcal/bird per day of ME; 21.3, 24.9, 25.6, and 26 g/bird per day of CP; 0.88, 0.97, 1.09, and 1.1 g/bird per day of TSAA; 1.02, 1.1, 1.22, and 1.23 g/bird per day of Lys; 4.13, 4.8, 5.2, and 5.27 g/bird per day of Ca; 0.52, 0.57, 0.6, and 0.62 g/bird per day of available P; and 1.97, 2.01, 2.28, and 2.3 g/bird per day of linoleic acid for 25, 26, 27, and 28 wk of age, respectively. Therefore, the energy and other nutrient requirements of broiler breeder hens for maximum egg weight do not change in parallel with age. Moreover, the Ross guideline recommendation seemed to underestimate the nutrient requirements of hens during these weeks.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».