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Enregistrement W2346107881 · doi:10.1139/cjas-2015-0018

Melatonin and cashmere growth in Inner Mongolian cashmere goats

2016· article· en· W2346107881 sur OpenAlexvenueno aff
Chunhui Duan, Jianhai Xu, Yu Zhang, Zhihai Jia, Wei Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesProgram for New Century Excellent Talents in UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMelatoninAnimal scienceCashmere goatBiologyBody weightEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to investigate the effects of melatonin implants on cashmere growth and productive performance of cashmere goats. A total of thirty female goats were assigned to one of three treatments (n = 10), including control and two treatments where melatonin [2 mg kg−1 body weight (BW)] was implanted either in April and June or in June. Compared with the control, implantation in April and June increased cashmere yield and maximum cashmere length by 20.3% and 15.7%, respectively (P < 0.01), with an average initiation date of 22 May 2013 and cessation date of 26 Mar. 2014. In contrast, no cashmere growth was observed in control goats until 19 June 2013 and the growth ceased on 3 Apr. 2014. Melatonin only implanted in June had no effect on cashmere yield and maximum cashmere length, with an average initiation date of 5 June 2013 and cessation date of 27 Mar. 2014. Cashmere growth rate, cashmere fiber diameter, the final BW, and average daily gain were not influenced by melatonin implantation. Results suggested that melatonin implantation during the cashmere nongrowing period is an effective way to stimulate cashmere growth and extend the cashmere growth phase with April and June identified as the most appropriate time for implantation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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