121 Statistical Analysis Method Counts for Sow Count Data Responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several statistical analysis methods are typically employed to analyze sow reproductive count data. The research objective was to compare analysis methods of pig birth counts to determine their robustness in identifying simulated treatment differences. Counts of stillborn (SB), born alive (BA) and sow parity differences were simulated using descriptive statistics from a sow farm. Different scenarios were tested: 1) Effect of a 0.5, 1.0, 1.5, and 2.0 percentage point change in treatment difference in SB and BA and, 2) Replicates of 20 to 200 experimental units (EU) in increments of 20 sows; yielding 40 total scenarios. For each scenario, sow observations were simulated 1000 times over. Random sub-setting was used to create a random effect of parity in each dataset as follows: 20% Parity 1, 50% Parity 2–4, and 30% Parity 5+ sows. Each simulated scenario was analyzed as: 1) General linear model (GLM) with raw counts of number of SB or BA as the response variable, 2) GLM with the ratio of BA or SB to total born as the response variable, and 3) Generalized linear mixed model (GLMM) with a binomial distribution of SB or BA as events and total born as trials. Across the EU replicate range, gross performance of models was compared by measuring area under the curve (AUC) with EU as abscissa and the probability of the simulation being P < 0.05 as ordinate. Simulation results are provided in Table 1. The GLMM has elevated probability of detecting true treatment differences over both GLM models for SB and BA. For BA analysis, the GLM Model 1 the probability of detecting true differences is greatly reduced vs. the other two models. This research indicates that deploying GLMM in analyses is a more effective and improved method to detect true differences in sow count data.
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 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 | 0,028 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,021 |
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 ».