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Enregistrement W3201476633 · doi:10.1016/j.animal.2021.100350

Review: Improving the performance of neonatal piglets

2021· review· en· W3201476633 sur OpenAlexaff
C. Farmer, S.A. Edwards

Notice bibliographique

Revueanimal · 2021
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColostrumAnimal scienceBiologyMedicineAntibodyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Newborn piglets have a high incidence of preweaning mortality that is not only associated with low birth weights but also with the presence of intra-uterine growth-restricted (IUGR) piglets. Such IUGR piglets are commonly seen in litters from hyperprolific sows as a result of insufficient placental transfer of nutrients. Nutritional strategies can be used prior to and during gestation to enhance foetal development and can also be implemented in the transition period to reduce the duration of farrowing and increase colostrum yield. Recent findings showed that the energy status of sows at the onset of farrowing is crucial to diminish stillbirth rate. Newborn piglets often fail to consume enough colostrum to promote thermostability and subsequent growth, and this is particularly problematic in very large litters when there are fewer available teats than the number of suckling piglets. One injection of 75 IU of oxytocin approximately 14 h after farrowing can prolong the colostral phase, hence increasing the supply of immunoglobulins to piglets. Nevertheless, assistance must be provided to piglets after birth in order to increase their chance of survival. Various approaches can be used, such as: (1) optimising the farrowing environment, (2) supervising farrowing and assisting newborn piglets, (3) using cross-fostering techniques, (4) providing nurse sows, and 5) providing artificial milk. Although research advances have been made in developing feeding and management strategies for sows that increase performance of their newborn piglets, much work still remains to be done to ensure that maximal outcomes are achieved.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2021
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Résumé présentoui

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