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Enregistrement W2781872740 · doi:10.3733/ucanr.8345

Youth Development through Veterinary Science, 9: Is Your Goat Feeling Green

2009· book· en· W2781872740 sur OpenAlexaff
Martin H. Smith, Cheryl L. Meehan, Justine Ma, H Steve Dasher, Joe D Camarillo, Adele B. Moses, Joyce Wong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensRoyal Alberta Museum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingVeterinary medicinePsychologyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overview and Background InformationPrevention is the key in keeping a goat healthy.A goat needs the proper types and amounts of food, clean water, well-ventilated housing, exercise, attention, space, and necessary vaccinations.Like any other animal, the best way to help keep a goat healthy is to notice any signs of illness as early as possible.The sooner the goat gets the treatment it needs, the more likely it is to recover fully.Daily observations of your goat will help you detect any physical or behavioral changes that could be a sign of illness.Goats are intelligent and curious animals that are often kept as pets.They have excellent balance, which enhances their already great climbing ability.They are adaptable to a variety of climates and can be found in most regions of the world.Goats are relatives of sheep and, like sheep, live in herds.Male goats are called bucks; females are called does; young goats are called kids.Goats are ruminants, meaning they have 4-chambered stomachs like cows.These chambers allow goats to regurgitate and then redigest their food.Goats were domesticated around 8,000 years ago in the Middle East for their hair, meat, and milk.Back then, goat skin was also used for parchment (a material on which to write or paint) and wine containers.Today, goats are raised for many of the same reasons: hair, meat, and milk.Goat's milk is becoming popular because it is more easily digested than milk from a cow, and it is used to make several kinds of cheese, such as feta.Several breeds are raised specifically as milk goats, such as Saanens, LaMancha, and Alpine.Other goat breeds, such as the Boer, are bred specifically for their meat.Angora and Pygora goats are both raised for their hair, which is used to make mohair and cashmere sweaters, respectively.Goats are also used for weed control since they enjoy eating woody shrubs and weeds and have quite an ability to climb.Contrary to popular belief, goats will not eat anything and everything: they are actually quite particular eaters.However, be aware that although they are picky, they may eat plants that are poisonous to them.Common plants that cause problems include azaleas (Rhododendron spp.), wild mustard, acorns, wilted leaves of any stone fruit tree (like cherries and Is Your Goat Feeling Green?Y o u t h D e v

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,030

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,137 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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