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Enregistrement W3036543900 · doi:10.36610/j.jsaas.2019.060200085

Influencia de las fases lunares como una herramienta de medición de acontecimientos reproductivos. Primera aproximación

2019· article· es· W3036543900 sur OpenAlexaboutno aff
Edgar Lenin Aguirre Riofrío, Melania de Lourdes Uchuari-Pauta, Jaime Ureña-Ureña, Carlos Rosillo-Cueva

Notice bibliographique

RevueJournal of the Selva Andina Animal Science · 2019
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Full moonMatingHerdSeasonal breederGeographyAnimal scienceBiologyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a proven influence of the moon on some agricultural tasks, but at level of the animáis such influence has been little analyzed. The objective of this research was the analyze of influence moon about some reproductive process in bovines. The results of the present investigation were obtained by X2 from a data set of 830 registrations of natural heat and 305 data of births, collected of some herds located in the Southern Región of Ecuador-South America. The study showed that the natural heat and the births in bovines follow a eyelieal process, having a higher incidence of these processes in the phases of first quarter and full moon, while in the waning phase, the incidence is lower. Also is noted that the mating cows in any phase, tend to calve in the two following phases and the probability of parturition in the same phase that oceurred the mating is lower. As for the synchronization of heat, the better results in the conception rate at the first service were obtained when the female bovine were synchronizing in the dark moon and first quarter phases. In conclusión have influence of the moon phases in the reproductive process analyzed, so is important it's considered for take better results.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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