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Enregistrement W4281743452 · doi:10.5539/jmr.v14n3p44

A Hybrid Non-Local Model of Ontogenetic Growth Revealed a Phase Transition and Two Bifurcations

2022· article· en· W4281743452 sur OpenAlexvenueno aff
V. L. Stass

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsTrajectoryInvariant (physics)BifurcationOntogenyGrowth rateGrowth modelDynamics (music)Control theory (sociology)Applied mathematicsControl (management)Mathematical economicsNonlinear systemComputer scienceGeometryPhysicsBiologyMathematical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem this study deals with is the dynamics of growth of animals. In the study, some features of the growth of pigs were modelled. The research concerns the growth dynamics during a period of growth close to a bifurcation point. In the point, two bifurcations of the growth trajectory take place. The period of growth entails the weight in which an animal's growth stops when individual maximum weight is reached. In the study, methods of applied mathematics were used. The growth of animals was modelled by a hybrid and continuum methods as a dynamic system. In the hybrid model, time was considered as a discrete variable. In the study the factors, which control trajectories and the dynamics of growth were revealed. There are three results in this study. The first result suggests that in animals, the current weight M can be described by derivative of the average consumed feed. The second result gives the equation of the weight balance in an integral form. Third result implies that in ontogeny, growth of pigs has to be modelled as a dynamic system. The system has two bifurcations; one of the trajectory of the weight gain, and other of the trajectory of the growth invariant K. As a result, new growth trajectories emerge. In some instances, the findings can be translated to man in others they apply to animals.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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