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Enregistrement W2551191259

Effects of Fat Content and Source on Consumption Time in Two-Year-Old Quarter Horses

2016· article· en· W2551191259 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew L. McMillan, K. J. Stutts, Stanley F Kelley, M Beverly, Lesley R. McMillan

Notice bibliographique

RevueTexas journal of agriculture and natural resources · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHayAnimal scienceFish oilQuarter (Canadian coin)Fish <Actinopterygii>Alfalfa hayMedicineBiologyFood scienceGeographyFishery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twelve two-year-old quarter horses were used in this study to determine if the amount and source of fat supplement influenced consumption of grain. The experiment took place at Sam Houston State University’s Equine Center in Huntsville, Texas. Horses were allotted into one of three treatment groups. All horses received 1.5% BW in hay and 1% BW in grain twice per day throughout the study. Treatment group one received no additional top-dressed fat to the diet and was considered the no added oil (NO) treatment group. Treatment group two received 0.099 kg of additional top-dressed soybean oil (SO) to the diet. Treatment group three received 0.099 kg of additional top-dressed fish oil (FO) to the diet. Elapsed time for horses to consume the treatment rations was recorded at each feeding from d1 to d21. Results of this study indicate that over the entire 21-day treatment period, horses in the SO and FO treatment groups took longer (P 0.05) over the entire study. Similar trends were observed when comparing mean daily and weekly consumption times between treatments.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,325

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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