MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207752452 · doi:10.15547/tjs.2020.s.01.004

DAMAGES OF THE KEEL BONE IN LAYING HENS – OVERVIEW OF THE ETIOLOGICAL ASPECTS

2020· article· en· W3207752452 sur OpenAlexaboutno aff
K. Uzunova, L Lazarov

Notice bibliographique

RevueTrakia Journal of Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeelDamagesProductivityWelfareLimitingAnimal welfareAgricultureBusinessBiologyEcologyGeographyEngineeringEconomic growthEconomicsMarket economyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The damages of the locomotor system and the skeletal system, in particular, are one of the major problems in the industrial poultry farming. The topic for the pathological changes in the keel bone in oviparous birds has become especially popular among scientists and researchers in recent years. The high incidence of keel bone damage (KBD) of laying hens in industrial complexes is one of the biggest welfare problems facing the industry. They lead to disturbance of the animal welfare, causing pain, limiting the ability to move and to perform the characteristic behaviour of the species. This in turn causes a decrease in productivity and unacceptably large losses not only for the individual producer but also for the whole sector. The problem with the KBD is widespread in Switzerland, Great Britain, the Nederland, Belgium, Germany, and Canada. Different genetic lines of laying hens are affected, as well as all types of breeding systems. In general, the etiological factors are reduced to three main groups – genetic predisposition, unbalanced diet and imperfections in housing systems. The causes and influencing factors of KBD remain unknown to the research community - a circumstance that seriously complicates the development of effective strategies to reduce their occurrence and severity.

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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTrakia Journal of SciencesMême sujetAnimal Nutrition and PhysiologyTravaux en français237 207