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Enregistrement W3176968509 · doi:10.3390/ani11071892

The Effect of Egg Laying on Feather and Plasma Corticosterone Concentrations in Turkey (Meleagris gallopavo) Hens

2021· article· en· W3176968509 sur OpenAlexafffund
Emily M. Leishman, Nienke van Staaveren, Jeff Mohr, Benjamin J. Wood, Nikole E. Freeman, Amy E. M. Newman, Alexandra Harlander-Matauschek, Christine F. Baes

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario GenomicsGenome Canada
Mots-clésFeatherCorticosteroneMeleagris gallopavoBiologyAnimal sciencePurebredEndocrinologyZoologyBreedHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenological differences in energy demand (i.e., reproductive status) might influence the measurement of corticosterone. The objective of this study was to compare corticosterone concentrations in feathers (FCORT) and plasma (PCORT) for turkey hens before and during egg laying. Secondary feathers 1 and 3, and a plasma sample were collected from 50 hens at 30 weeks (before egg laying) from two purebred lines. The hens were reexamined during lay (45 weeks) to collect regrown feathers and plasma samples. Corticosterone concentrations were measured using an ELISA. Linear mixed models were used to assess the effect of genetic line (A vs. B) and period (pre-lay vs. lay) on FCORT and PCORT levels. An increase in FCORT during lay was detected for line B (p < 0.0001), but not line A (p = 0.3076). An increase in FCORT during lay was detectable in both feather types, but there was a difference between secondary 1 and 3 in FCORT concentration within each line studied. Conversely, PCORT decreased between the pre-lay and lay periods for both lines, although the decrease was more substantial for line A (p < 0.0001). Differences in metabolic investment in egg production between the two genetic lines may explain the different FCORT response during lay. The results from this study provide insight into how periods of high energy demand may influence corticosterone which should be considered when interpreting results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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