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Enregistrement W2904605907 · doi:10.1080/09712119.2018.1552589

The effects of age, sex and season on the macronutrient composition of the diet of the domestic Asian elephant

2018· article· en· W2904605907 sur OpenAlexaff
Raj Kumar Koirala, Weihong Ji, Prawesh Paudel, Sean C. P. Coogan, Jessica M. Rothman, David Raubenheimer

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Animal Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChester ZooTribhuvan UniversityRufford Foundation
Mots-clésComposition (language)BiologyAnimal scienceDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Limited data are available on the relationship between seasonal diets and macronutrient and energy intake of domestic Asian elephants. The effects of age, sex and season on the nutrient composition and intake of food were investigated using 16 domesticated Asian elephants of different ages and sexes. There were no significant seasonal differences in the protein content of the major food plants. However, a seasonal variation in the intake of protein was evident. We used geometric modelling of non-protein (NP) neutral detergent fibre (NDF) and protein to examine seasonal nutrient variability within different ages, sexes and physiological states. The model suggested that most individual elephants maintained their recommended metabolizable energy intake from their diet across all seasons. However, we had anticipated less energy intake from poor diet due to less protein and higher NDF in the feeding ground during winter, pre-monsoon and monsoon seasons. Despite eating a lower variety of plants with less protein and higher NDF, elephants maintained a consistent pattern of diet intake in these seasons, suggesting that they acquired the recommended energy intake by regulating their diet, most likely through over-ingesting low-quality, non-complementary food as they did not have the opportunity to select from a variety of plants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,307
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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