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Enregistrement W2294945489 · doi:10.51791/njap.v29i1.1541

Artificial insemination in sows using Guelph and two local semen extenders

2021· article· en· W2294945489 sur OpenAlexaboutno aff
D. O. Umesiobi, M. U. lloeje, N. A. Berepubo

Notice bibliographique

RevueNigerian Journal of Animal Production · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemenAnimal scienceLitterBiologyInseminationFertilityBreedArtificial inseminationSpermPregnancyMedicineBotanyPopulationAgronomyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sixty two and half-year-old Large White sows and 12 boars of the same breed and age were used to study the comparative effects of conventional (Guelph) and local (coconut water and fresh raphia palm wine) extenders and storage (3 days) on the fertility of artificially inseminated sows. Semen was collected twice a week by gloved-hand method. Semen was either extended or unextended and evaluated on the day of collection (day 0) and during day 3 of storage for percentage sperm motility, acrosome morphology and fertility (Non-return rate, farrowing rate and litter size). Both Guelph and local extenders produced significant effects (P<0.01) on boar semen characteristics and fertility. Fresh semen extended in Guelph entender had the highest percentage sperm motility (86.2%) whereas fresh semen extended with coconut water gave the highest normal apical ridge (NAR) (91%); farrowing rate (88.3%). Litter size (7.1 piglets/litter alive (5.8), with the highest number of non return to service sows. Guelph extended semen ranked second in influencing fertility in sows.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,302

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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