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Enregistrement W4231841900 · doi:10.1093/jas/skab235.798

PSVII-21 Canadian Vytelle technology for determining residual feed intake epdsin raising Qazaq Aqbas bull calves

2021· article· en· W4231841900 sur OpenAlexaboutno aff
Dauren Matakbayev, Assel Tilepova, Anuarbek T Bissembayev

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual feed intakeAnimal scienceDry matterMathematicsGroup effectGroup (periodic table)Body weightFeed conversion ratioBiologyMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Abstract reviews the experience of implementing Vytelle technology in ZhanaBereke LLP, Akmola region in Kazakhstan. The trial objects are Qazaq Aqbas bull calves: group 1 aged 10–11 months (n = 22), group 2 aged 11–12 months (n = 24). Data analysis showed that more reliable Residual Feed Intake calculated for each individual animal on the basis of their phenotypes and information on pedigree, were found in group 1. The average RFI EPD for group 1 is -0.0607, for group 2 is -0.0297. The RFI% Rank in terms of RFI EPD for both trial groups varied within 4 ... 96%. However, the average RFI% Rank was lower in the first group (45%) compared to the second group (56%). From which it follows that the RFI EPD is higher in group 1. Average Daily Gain EPDs (ADG EPD) higher in group 1 -0.0018. A higher ADG EPDs indicate a more cost-effective metric. The ADG% Rank in terms of ADG EPD for group 1 varied within 1 ... 62%, for group 2: 1 ... 63%. The average ADG% Rank was slightly lower in the first group (30%) compared to the second group (33%). From the presented data, it follows that the breeding valueaccording to the ADG EPD is higher in group 1. The average Dry Matter Intake by animals per day during the trial (DMI EPD) is equal to -0,0600 in the first group, and -0,0292 in the second group. The DMI% RANK in terms of DMI EPD for group 1 varied within 31 ... 93%, for group 2: 38 ... 96%. The DMI% RANK was lower in the first group (60%) compared to the second group (67%). Summarizing the above, we can conclude that selection for this characteristic is less effective, work will continue to increase this indicator.

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)0,001
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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