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Enregistrement W4214826642 · doi:10.1098/rsos.211561

Effects of clipping of flight feathers on resource use in Gallus gallus domesticus

2022· article· en· W4214826642 sur OpenAlexafffund
Renée Garant, Bret W. Tobalske, Neila BenSassi, Nienke van Staaveren, Dan Tulpan, Tina M. Widowski, Donald R. Powers, Alexandra Harlander-Matauschek

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésGallus gallus domesticusFeatherClipping (morphology)BiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ground-dwelling species of birds, such as domestic chickens ( Gallus gallus domesticus ), experience difficulties sustaining flight due to high wing loading. This limited flight ability may be exacerbated by loss of flight feathers that is prevalent among egg-laying chickens. Despite this, chickens housed in aviary style systems need to use flight to access essential resources stacked in vertical tiers. To understand the impact of flight feather loss on chickens' ability to access elevated resources, we clipped primary and secondary flight feathers for two hen strains (brown-feathered and white-feathered, n = 120), and recorded the time hens spent at elevated resources (feeders, nest-boxes). Results showed that flight feather clipping significantly reduced the percentage of time that hens spent at elevated resources compared to ground resources. When clipping both primary and secondary flight feathers, all hens exhibited greater than or equal to 38% reduction in time spent at elevated resources. When clipping only primary flight feathers, brown-feathered hens saw a greater than 50% reduction in time spent at elevated nest-boxes. Additionally, brown-feathered hens scarcely used the elevated feeder regardless of treatment. Clipping of flight feathers altered the amount of time hens spent at elevated resources, highlighting that distribution and accessibility of resources is an important consideration in commercial housing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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