Using an artificial neural network to predict the probability of oviposition events of precision-fed broiler breeder hens
Notice bibliographique
Résumé
Identifying daily oviposition events for individual broiler breeders is important for bird management. Identifying non-laying birds in a flock that might be caused by improper nutrition or diseases can guide diet changes or disease treatments for these individuals. Oviposition depends on follicle maturation and egg formation, and follicle maturation can be variable. As such, the day and time of oviposition events of individual birds in a free-run flock can be hard to predict. Based on a precision feeding (PF) system that can record the feeding activity of individual birds, a recent study reported a machine learning model to predict daily egg-laying events of broiler breeders. However, there were 2 limitations in that study: 1) It could only be used to identify daily egg-laying events on a subsequent day; 2) The prediction outputs that were binary labels were unable to indicate more details among the outputs with the same label. To improve the previous approach, the current study aimed to predict and output the probability of daily oviposition events occurring using a specific time point in 1 day. In the current study, 706 egg-laying events recorded by nest boxes with radio frequency identification of hens and 706 randomly selected no-egg-laying events were used. The anchor point was newly defined in the current study as a specific time point in 1 day, and 26 features around the anchor point were created for all events (706 egg-laying events and 706 no-egg-laying events). A feed-forward artificial neural network (ANN) model was built for prediction. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was 0.9409, indicating that the model had an outstanding classification performance. The ANN model could predict oviposition events on the current day, and the output was a probability that could be informative to indicate the likelihood of an oviposition event for an individual breeder. In situations where total egg production was known for a group, the ANN model could predict the probability of daily oviposition events occurring of all individual birds and then rank them to choose those most likely to have laid an egg.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».