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Enregistrement W2804381280 · doi:10.21640/ns.v10i20.1110

Efecto de tres dietas energético-proteicas en la población y producción de miel de colonias de abejas melíferas (Apis mellifera)

2018· article· es· W2804381280 sur OpenAlexaff
Carlos Aurelio Medina-Flores, Ernesto Guzmán‐Novoa, Sergio Saldivar frausto, Jairo Iván Aguilera-Soto

Notice bibliographique

RevueNova Scientia · 2018
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo del presente trabajo fue comparar el desarrollo poblacional, peso y la producción de miel de colonias de abejas (Apis mellifera) alimentadas con tres dietas energético-proteicas a base de un sustituto elaborado con levadura de cerveza y polen, en combinación con jarabe de maíz de alta fructosa al 55% (JMAF), o jarabe de sacarosa (JA), o jarabe de sacarosa invertido (JAI). Se utilizaron 90 colonias homogeneizadas en cuanto a tamaño poblacional, reservas de alimento y origen de las reinas, todas alimentadas con el suplemento proteico, pero además, 30 de ellas recibieron JMAF, 30 JA y 30 JAI. La población de abejas adultas, área de cría operculada, peso y producción de miel de las colonias se determinó a los 27, 49 y 76 días después de haber sido establecidas. Las colonias alimentadas con JMAF fueron significativamente más pesadas que las alimentadas con JA y JAI entre las cuales no hubo diferencias. Las colonias alimentadas con JMAF produjeron significativamente más miel (35.8±3.35 kg) que las alimentadas con JA (28.2±2.65) y con JAI (24.8±2.70 kg), entre las cuales no hubo diferencias. Los resultados sugieren que el uso de JMAF en combinación con un suplemento proteico en la alimentación de estímulo de colonias de abejas melíferas representa una opción más eficiente que el uso de JA y JAI con suplemento proteico.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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