Notice bibliographique
Résumé
Growth and development are complex phenomena. To date, most growth modeling research has focused on a single growth phase, which is sufficient and useful for describing ad libitum fed animals processed at a prepubertal age, such as broilers or turkeys produced for meat. However, multiphase growth models are necessary to describe and predict growth and further to hypothesize about optimizing growth of reproducing animals such as broiler breeder hens. Therefore, the objective of the present study was to develop and evaluate multiphasic models to describe the growth of various types of poultry raised to reproductive age. Coefficients for monophasic, diphasic, and triphasic Gompertz model forms were estimated using a variety of BW trajectories published by primary breeders. The fit of these models was evaluated for a representative laying line hen, broiler breeder hen and rooster, and turkey hen. The coefficient of determination (R2), root mean square error, and the Bayesian information criterion were used to evaluate the fit of each model. The diphasic model was found to be the best fit for the turkey hen, while the triphasic model was the most suitable model for all the chicken lines studied. Hypotheses can be formulated based on any of the continuous model parameters, and the resulting BW trajectories can be implemented and evaluated in a systematic way. The biological relevance of the continuous parameters in multiphasic Gompertz models provides an opportunity to implement a robust hypothesis-based approach for future optimization of growth curves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».