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Enregistrement W2794891161 · doi:10.31274/ans_air-180814-355

How Does On-farm Nursery Pig Approachability Pre- and Post-vaccination?

2018· report· en· W2794891161 sur OpenAlexaff
Shawna Weimer, Anna K. Johnson, Kenneth J. Stalder, Locke A. Karriker, Thomas Fangman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceSalineVaccinationVeterinary medicineAnimal modelMedicineBiologyAnesthesiaInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to compare live and digital methodologies to measure nursery pig approachability pre- and post-vaccination. A total of 149 pens housing approximately 19 barrows and gilts/pen (a mix of approximately 50% barrows and 50% gilts; 0.3 m2/pig) were used. Pigs were approximately 6 weeks of age. The pen applied injection treatments were (1) Ingelvac CircoFLEX®/Ingelvac MycoFLEX® vaccine, (2) Circumvent® PCVM vaccine (3) Saline. Pre-injection were conducted at 1600h the day before injections were administered. Pigs received their treatments at 1000h on the consecutive day and post-injection was conducted, 6 h after treatments were administered and 24 h after pre-injection observations. An animal-human interaction tests was completed at pre- and post-injection time points using a live- and digital image methodology. The experimental unit was the pen of pigs. The statistical model evaluating methodologies used PROC GLIMMIX. A P ≤ 0.05 value was considered to be significant. There were no pre- or post-injection approach and not differences comparing the live and digital image evaluation methodologies. In conclusion, the live observation information is very useful when considering a real-time human-animal based measure during an on-farm assessment.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,293 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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