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Enregistrement W2565645302

Молочная продуктивность и адаптивная способность дочерей быков разного экогенеза

2016· article· ru· W2565645302 sur OpenAlexaboutno aff
Четвертакова Елена Викторовна

Notice bibliographique

RevueВестник Омского государственного аграрного университета · 2016
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésButterfatBreedUdderLactationAnimal scienceHerdMilk fatCrossbreedBiologyFood scienceMastitisPregnancy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The data on milk production of daughters of bulls of different breeds and ecogenesis. Analyzed milk yield, protein and fat content in milk of cows of breeding reproducer. A significant advantage of daughters of bulls of the Danish selection for the yield of milk and fat content in milk. For the yield of milk at first and second lactation, they exceeded the first group (control) on 457.4 kg (P > 0.999) and 487,8 kg (P > 0.99), butterfat 0.1% (P > 0.999) and 0.07% (P > 0.99), respectively. Daughters of bulls form the canadian selection was significantly inferior to the daughters of bulls of the red pied breed on the content of milk fat and milk protein. On fat content for first and second lactations of the daughters of the bulls form the canadian selection was inferior to the cows of the first group (control) by 0.03% (P > 0.95) and 0.14% (P > 0.999) and protein 0.04% (P > 0.99) and 0.06% (P > 0.99), respectively. Daughters of crossbred bulls was characterized by a higher content of protein in milk. Exceeded for this indicator cows of control group for first and second lactation by 0.1% (P > 0.999) and 0.07% (P > 0.999), respectively. The main reasons for disposal of cows from the herd: gynecological diseases, obstructed labour and complications after them, diseases of the udder and feet.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,211 · 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'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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