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Enregistrement W4280539737 · doi:10.1007/s11250-022-03188-6

Broiler behavior differs from males to females when under different light wavelengths

2022· article· en· W4280539737 sur OpenAlexaff
Sandro José Paixão, Angélica Signor Mendes, Marco Antonio Possenti, Rosana Reffatti Sikorski, Marcos Martinez do Vale, Cléverson de Souza, Bruno Guimarães, Daniella Jorge de Moura, Irenilza de Alencar Nääs, Isadora Bischoff Nunes

Notice bibliographique

RevueTropical Animal Health and Production · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroilerAnimal scienceStockingBlue lightBiologyFactorial experimentWavelengthVeterinary medicineMathematicsStatisticsMedicineOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is well established that different light wavelengths affect broiler behavior. The present study aims to evaluate the effect of four light wavelengths on broiler behavior from 1 to 42-days of age. Birds were housed at a stocking density of 13 birds/m2, in 32 boxes of 1.56 m2. The experimental design was a completely randomized factorial of 4x2 (four colors x two sexes), with four replicates. Behavioral variables were accessed through cameras and observed in person thrice a week for 30 min per day in three different periods. Data was organized according to age groups and analyzed by data mining approach with the different light wavelengths as the classes. Natural behavior of male broilers reared in environments with green. Blue light was more relevant to the classification of male broilers behavior (96.9 and 96.9% accuracy and 0.8 and 1.0 of class precision of behavior classification, respectively). Blue and green lights affected the behavior of male broilers starting at 7-days of age, increasing the presence at the bird feeder, and reducing the idle period.

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 seuil0,016

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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