Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerous pre- and post-mortem factors, such as genotype, production system, growth promotants, diet, health events, stress, slaughter age and weight, carcass chilling, and ageing time, have been shown to impact beef production and final product quality. The objective of livestock phenomics is the systematic acquisition of high dimensional phenotypic data, which requires measuring phenomes as they change in response to genetic mutation and environmental influences. Due to the decrease in costs associated to genomics technology and related fields, researchers had to face the so called “phenomic gap”, a lack of sufficient, appropriate phenotypic data. Selecting phenotypes of interests, standardizing methodologies, developing high-throughput data collection systems, systematically recording environmental factors, and integrating bioinformatics are some of the challenges when developing a livestock phenomics program. Precision livestock farming aims at applying continuous, automated real-time monitoring systems to optimize livestock management. The information collected by these systems can be used to optimize individual animal health and welfare, reproductive traits, and productivity, as well as environmental influences. This approach requires the use of novel technologies and the management of large amounts of data. Multiple technologies and sensors are already being used, or have the potential, to monitor important individual traits. These two interdisciplinary fields share multiple objectives that could lead to significant synergies. The complexity of in-farm data collection varies depending on the species and production system, with beef cattle presenting specific challenges. In addition, data collection needs to continue after slaughter, as carcass and meat quality traits are influenced by in vivo practices, determine the final profitability of the system, and need to be taken into consideration to modify management practices. Integrating livestock phenomics and precision livestock farming approaches will lead to a faster development of both fields and an optimal use of resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».