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Enregistrement W3124664307 · doi:10.1111/asj.13483

Evaluation of non‐linear growth curve models in the Vietnamese indigenous Mia chicken

2021· article· en· W3124664307 sur OpenAlexaff
Tran T G Huong, Doan H. Bui, Đăng Phạm Kim, Tuan Anh Hoang, Duy Ngoc

Notice bibliographique

RevueAnimal Science Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock and Poultry Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGompertz functionAkaike information criterionGrowth curve (statistics)Bayesian information criterionVietnameseLogistic regressionMathematicsStatisticsInflection pointIndigenousHatchingAnimal scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding of animal growth is important for the improvement of management and feeding practices; however, little is known about the growth curve in Vietnamese indigenous chicken. This study was performed to determine the most appropriate models for describing the growth curve of Vietnamese Mia chicken. The study evaluated the performances of the Logistic, Gompertz, Richards, and Bridges models of body weights in 224 Mia chickens. Models were fitted using minpack.lm package in R software and Akaike's information criterion and Bayesian information criterion were used for model comparison. Based on these criteria, the Gompertz and Bridges were the best models for males and females, respectively. Estimated asymmetric weights (α) were ranged from 2,241.91 ± 14.74 (g) (Logistic) to 2,623.86 ± 30.23 (g) (Gompertz) for males and from 1,537.36 ± 10.97 (g) (Logistic) and 1,958.36 ± 72.92 (g) (Bridges) for females, respectively. The age at the inflection point was estimated from 9.32 to 10.5 weeks and from 8.51 to 9.86 weeks for males and females, respectively. In conclusion, the Gompertz model is the most suitable model for describing the growth curve of Mia chicken. The parameters obtained from growth models could help define feeding programs to meet nutritional needs from hatching to the age of maximum growth, reproduction programs, and marketing strategies.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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