The collection of multiple saliva samples from pigs and the effect on adrenocortical activity
Notice bibliographique
Résumé
Cook, N. J., Hayne, S. M., Rioja-Lang, F. C., Schaefer, A. L. and Gonyou, H. W. 2013. The collection of multiple saliva samples from pigs and the effect on adrenocortical activity. Can. J. Anim. Sci. 93: 329–333. The validity of collecting multiple saliva samples for the measurement of cortisol was tested in two sampling regimes in two weight classes of grower pigs (50 and 100 kg). The sampling regimes were a high-frequency, short-duration (HFSD) protocol involving collection of multiple samples within approximately 2 min of each other over a period 30 min. The second regime was a low-frequency, long-duration (LFLD) protocol in which samples were collected every 30 min for 3 h. Both sampling regimes were applied to individually housed pigs. The effect of repeated sampling of a focal pig on its cohorts in a group-housed pen was tested using the LFLD regime. There was no evidence of an effect of either of the sampling protocols on salivary cortisol concentrations in individually housed or group-housed pigs. There was some evidence that higher concentrations of salivary cortisol were associated with longer individual sampling durations in the HFSD regime for animals in the 50-kg weight class but not in the 100-kg weight class. The evidence from these experiments indicates that the collection of multiple saliva samples does not affect salivary cortisol concentrations in grower pigs, but that collection of individual samples in as short a time as possible would be prudent to avoid sampling effects in younger animals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».