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Enregistrement W305671791

New Research on Livestock Science and Dairy Farming

2008· book· en· W305671791 sur OpenAlexaboutno aff
P. Di Alberto, Clésio dos Santos Costa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockHerdAgricultural scienceProductivityAgricultureDairy cattleDairy industryGrazingAnimal husbandryBusinessBiotechnologyAgricultural economicsGeographyBiologyAnimal scienceFood scienceAgronomyEconomicsForestry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preface Prebiosis With Fermentable Carbohydrates in Pig Nutrition: A Holistic Approach to Productivity Digestibility and Nitrogen Balance of Non Conventional Protein Sources Fed to Pigs of Two Different Genotypes Effects of botanicals rich in polyphenolics on animal productivity and health. A Review. Milk Fatty Acid Profiles as Novel Nutritional and Environmental Management Tools: Scopes and Challenges The Greenhouse Gas Budget of the Dairy Industry in Canada Suitability of Simplified Milk Recording Methods for Genetic Evaluations Using Test-Day Models in Dairy Sheep Current Status of Composition and Somatic Cell Count in Milk of Goats Enrolled in Dairy Herd Improvement Program in the United States Gastrointestinal Nematode Effects on Grazing Dairy Herds During Development and Its Impact on Production Monitoring in Infectious Disease Status of Dairy Cattle Herds in Uruguay: A Random Effects Hierarchical Model Analysis Driving Forces Underlying Farmer's Decisions to Develop or Exit Dairy Production: Six Case Studies From Sweden Restructing Livestock Farms under Oil Boom in Transition Country: Case Study of Mangistau Oblast, Kazakhstan Livestock Mandatory Price Reporting A New Approach to Modelling UK Milk Production Under Quota Restriction Index.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,018

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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