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Enregistrement W3123335652 · doi:10.3920/978-90-8686-894-0_1

1. The neonatal pig: developmental influences on vitality

2020· book-chapter· en· W3123335652 sur OpenAlexaff
C. Farmer, S.A. Edwards

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensCanadian Historical AssociationAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitalityBiologyWeaningPhysiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Newborn piglets are most vulnerable to postnatal stressors, such as competition for energy intake, crushing by the sow, and hypothermia, leading to the persistently high pre-weaning mortality rate that is currently seen in the industry. The present chapter describes the developmental and physiological factors that impact the vitality of neonatal piglets. Experiences in utero, such as placental blood flow and nutrient supply, are of great importance and can be influenced by external factors. Low birth weight constitutes a high risk for mortality and is exacerbated in piglets also showing intra-uterine growth retardation or hypoxia at birth. It has long been recognized that piglets are physiologically immature at birth. They have very low energy stores and poor immune protection. Some nutritional and hormonal treatments can be used to alleviate these problems, such as feeding fish oils or providing phytoestrogens to late-pregnant sows, yet no treatment has proved infallible. Piglets also have very little body fat and have a great surface to body mass ratio which makes them highly susceptible to hypothermia. The lower critical temperature of piglets is much higher than that of sows and this must be taken into account in the farrowing environment. Furthermore, intake of colostral immunoglobulins is essential for piglets to acquire systemic immunity, hence, any attempt to maximize this transfer should prove beneficial.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,007

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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