MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3175113425

Влияние отцовской породы при скрещивании на динамику роста и рентабельность откорма молодняка свиней до тяжелых весовых кондиций

2021· article· ru· W3175113425 sur OpenAlexaboutno aff
В А Дойлидов

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurebredGermanAnimal scienceBreedMuscle massCarcass weightBiologyBody weightAgricultural scienceGeographyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Identification of the dynamics of the mass of carcass and mass of muscle tissue in the carcass, as well as the speakers of the cost of feed for the increase in the purebred, two-rigorous and three-stenged young children, as well as the establishment of the degree of affect of the father's rock when crossing the increase in the growth of carcass in the fattening of animals from Live mass 100 kg to 125 kg. Materials and methods : For the study, the method of regression analysis was used, the source material for which the data of the control fattening and the subsequent feasibility of descendants from the purebred breeding of the Belarusian large white (BKB), Belarusian meat (BM), two-rigorous crossing with their use and use and Three-rigorous crossing using at the first stage of the above-mentioned rocks, and at the final stage — boars of rocks (EB) Estonian bacon, Yorkshire of German (NY) and Canadian (ky) breeding, Landraz German (NL) and Canadian (CL) selection, as well as Durok Belarusian (database). German (ND) and Canadian (CD) selection. The costs of feed units per 1 kg of the growth of live masses, masses of carcass and masses of muscle tissue in a carcass in a fattening to the specified weight conditioning are determined. Revenue was calculated from the sale of carcass growth and the level of profitability is determined or the unprofitability of its production during the fattening of the young of each of the studied combinations to the above-mentioned weights. Results. It has been established that fattening of the BKB purebred animals, two-rigorous young BKB X BM and three-rigorous youngsters using at the final stage of the crossing of the Estonian bacon rock to the living mass over 100 kg are not profitable due to a reduced level of meat qualities with increased consumption of feed for growth. The fattening of the young Belarusian meat breed and three-stenged places using at the final stage of the crossing of the landscape of the German and Canadian breeding breed of profitable only to a vibrant mass of 105 kg at a profitability level of 2.5%, 6.7% and 7.1%, respectively. The fattenings of three rigorous youngsters from the final breed of the Yorkshire of the German and Canadian selection of profitable to the vibrant mass of 105 kg with a profitability of 10.3% and 11.0% and up to 110 kg with a profitability of 1.9% and 2.8%. Application at the final stage of the three-stenged crossing of the droke breed turned out to be the most efficient. At the same time, the Belarusian type of Duxa provides profitable fattenings of young to the vibrant mass of 110 kg, which makes it possible from each head to additionally get 8.48 kg of masses of carcasses and 5.38 kg of muscle tissue, and the use of boars of the divok canadian and German selection provides profitable fattenings of young to the vibrant mass of 115 kg, and makes it possible to additionally obtain from each head of 13.11 and 12.84 kg of masses of the carcass and 8.16 and 8.13 kg of muscle tissue in comparison with the caution with a living mass of 100 kg. Conclusion. When analyzing the data obtained, it was established that during the final fattening, the processes of increasing masses of the carcass, as well as the mass of muscle tissue in it in animals of different breed combinations, proceeded with different intensity, which was reflected in the efficiency of production of pig breeding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,008

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFood Industry and Aquatic BiologyTravaux en français237 207