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Enregistrement W3083213233 · doi:10.1016/j.psj.2020.08.054

Multiphasic nonlinear mixed growth models for laying hens

2020· article· en· W3083213233 sur OpenAlexafffund
S.A.S. van der Klein, R.P. Kwakkel, B.J. Ducro, M.J. Zuidhof

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchUniversity of AlbertaEgg Farmers of CanadaAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésGompertz functionWeight gainLogistic regressionMathematicsAnimal scienceInflection pointBody weightStatisticsBiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Appropriate evaluation of BW and gain during rearing is required for optimal extended laying performance in laying hens. The objective of this study was to compare monophasic, diphasic, and triphasic Gompertz and logistic models describing BW and gain in individually fed free-run laying hens and to study the variation between individuals in shape parameters. Fifteen Lohmann Brown Lite hens were fed ad libitum from week 0 to 43 with a precision feeding system, measuring feed intake and BW individually in a group housed setting. Random variables related to mature weight and timing of maximum gain during the pubertal growth phase were introduced into the multiphasic model for BW with the best fit. For both the weight-age and gain-age functions, the diphasic and triphasic Gompertz and logistic model models fitted the data better than the monophasic models. The Gompertz model was able to identify the ages at the highest gain at similar time points for both BW and gain, whereas the logistic models failed to do so. The derivative of the multiphasic Gompertz models for the gain-age relationship identified age at the highest gain at similar ages as compared with the logistic models for gain. The mixed models predicted that the individual mature BW ranged from 1.83 kg to 2.10 kg and the variability in the timing of the highest rate of gain during the pubertal growth spurt ranged from 15.26 wk to 19.79 wk. Including random terms associated with the mature BW and the second inflection point of the diphasic Gompertz growth model allowed for identification of variability in the growth curve shape between individuals, which can be a tool to study the relationship between the individual growth curve shape and performance parameters.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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