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Enregistrement W2804171284 · doi:10.31210/visnyk2018.01.31

Удосконалення умов утримання кнурів закордонної селекції, вплив моціону на виробництво сперми

2018· article· uk· W2804171284 sur OpenAlexaboutno aff
А. С. Федяєва

Notice bibliographique

RevueВісник Полтавської державної аграрної академії · 2018
Typearticle
Langueuk
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultural scienceAgricultureQuality (philosophy)SemenBusinessBiotechnologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

У статті наведено матеріали про використання моціону та удосконалення технологічних умов утримання кнурів зарубіжної селекції. Також вивчено вплив моціону на виробництво та якість сперми в умовах діючого господарства ДП «Націонал Плюс» ПП «Націонал» Дніпропетровської області. Встановили, що впровадження моціону та удосконалення умов утримання кнурів закордонної селекції позитивно вплинуло на фізіологічний стан кнурів, що призвело до покращання якості сперми. В умовах господарства виявлено кращі зарубіжні генотипи кнурів-плідників, основними з яких є термінальні кнури лінії Macster (канадської селекції), які за всіма показниками переважали всі інші.
 In the article materials are given on the use of exercise and the improvement of technological conditions for keeping of boars of foreign selection. Also the impact of the exercise on the production and quality of semen under the conditions of the current economy of the state enterprise «National Plus» of the private enterprise «National» of the Dnipropetrovsk region was studied.
 We established that the introduction of the exercise and the improvement of the conditions of keeping of boars of foreign breeding positively influenced on the physiological state of the boars, which led to an improvement in the quality of the sperm. Also in the conditions of farming, the best genotypes of boars-producers are revealed. One of the main is the terminal boars of the Macster line (Canadian breeding), which in all respects exceeded all other boars.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,015

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,192 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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