Mathematical models to describe the growth curves of Vietnamese Ri chicken
Notice bibliographique
Résumé
Ri chicken is the most popular backyard chicken breed in Vietnam, but little is known about the growth curve of this breed. This study compared the performances of models with three parameters (Gompertz, Brody, and Logistic) and models containing four parameters (Richards, Bridges, and Janoschek) for describing the growth of Ri chicken. The bodyweight of Ri chicken was recorded weekly from week 1 to week 19. Growth models were fitted using minpack.lm package in R software and Akaike's information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), and root mean square error (RMSE) were used for model comparison. Based on these criteria, the models having four parameters showed better performance than the ones with three parameters, and the Richards model was the best one for males and females. The lowest and highest value of asymmetric weights (α) were obtained by Bridges and Brody models for each of sexes, respectively. Age and weight estimated by the Richard model were 8.46 and 7.51 weeks and 696.88 and 487.58 g for males and for females, respectively. Differences in the growth curves were observed between males and female chicken. Overall, the results suggested using the Richards model for describing the growth curve of Ri chickens. Further studies on the genetics and genomics of the obtained growth parameters are required before using them for the genetic improvement of Ri chickens.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».