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Enregistrement W3092391353 · doi:10.1016/j.jtherbio.2020.102747

Radiated temperature from thermal imaging is related to feed consumption, growth rate and feed efficiency in grower pigs

2020· article· en· W3092391353 sur OpenAlexafffund
N.J. Cook, Brady Chabot, Tong Liu, Denise Froehlich, J. A. Basarab, M. Juárez

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermal Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesSwine Innovation Porc
Mots-clésResidual feed intakeAnimal scienceThermographyFeed conversion ratioThermalResidualBody weightMaterials scienceInfraredChemistryBiologyMathematicsEndocrinologyOpticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual feed consumption and animal weight were continuously recorded in grower pigs using an automated feeding system. Infrared images were recorded each time a pig entered the feeding system and infrared thermography provided radiated thermal measurements of the dorsal surface of each animal. Feed was withdrawn and the animals fasted for a period of 24 h three times during the growth of the animals at body weights of approximately 35, 65 and 105 kg. There was a significant reduction of 0.28 °C in the maximum surface temperature (Tmax), and 0.48 °C in the average surface temperature (Tmean) during the periods of fasting. Maximum and average pig temperatures exhibited negative correlations to feed consumption and growth variables. There were negative correlations of residual feed intake (RFI) to Tmax and Tmean radiated temperatures. There were positive correlations of residual gain (RG) and residual intake and gain (RIG) with Tmax and Tmean. The Tmax and Tmean temperature responses to fasting were negatively associated with feed consumption and growth variables. Absolute temperature and temperature response variables were positively associated with RFI and negatively associated with residual intake and gain (RIG). These findings provide support for the concept of radiated heat losses as a measure of metabolic activity and a predictor of growth performance.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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