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Enregistrement W2142980737 · doi:10.1017/s0021859608007703

Mathematical modelling in animal nutrition: a centenary review

2008· review· en· W2142980737 sur OpenAlexaff
André Dumas, J. Dijkstra, J. France

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Agricultural Science · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscernmentDoctrineEnvironmental ethicsEngineering ethicsEpistemologyComputer scienceManagement sciencePolitical sciencePhilosophyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY A centenary review presents an opportunity to ponder over the processes of concept development and give thought to future directions. The current review aims to ascertain the ontogeny of current concepts, underline the connection between ideas and people and pay tribute to those pioneers who have contributed significantly to modelling in animal nutrition. Firstly, the paper draws a brief portrait of the use of mathematics in agriculture and animal nutrition prior to 1925. Thereafter, attention turns towards the historical development of growth modelling, feed evaluation systems and animal response models. Introduction of the factorial and compartmental approaches into animal nutrition is noted along with the particular branches of mathematics encountered in various models. Furthermore, certain concepts, especially bioenergetics or the heat doctrine , are challenged and alternatives are reviewed. The current state of knowledge of animal nutrition modelling results mostly from the discernment and unceasing efforts of our predecessors rather than serendipitous discoveries. The current review may stimulate those who wish for greater understanding and appreciation.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations72
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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