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Enregistrement W4282974579 · doi:10.1098/rsos.220155

Wing-feather loss in white-feathered laying hens decreases pectoralis thickness but does not increase risk of keel bone fracture

2022· article· en· W4282974579 sur OpenAlexafffund
Renée Garant, Bret W. Tobalske, Neila Ben Sassi, Nienke van Staaveren, Tina M. Widowski, Donald R. Powers, Alexandra Harlander-Matauschek

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésKeelFeatherWingPectoralis major muscleAnatomyBeakBiologyPectoral muscleFlight featherBird flightZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feather loss in domestic chickens can occur due to wear and tear, disease or bird-to-bird pecking. Flight feather loss may decrease wing use, cause pectoral muscle loss and adversely impact the keel bone to which these muscles anchor. Feather loss and muscle weakness are hypothesized risk factors for keel bone fractures that are reported in up to 98% of chickens. We used ultrasound to measure changes in pectoral muscle thickness and X-rays to assess keel bone fracture prevalence following symmetric clipping of primary and secondary feathers in white- and brown-feathered birds. Four and six weeks after flight feather clipping, pectoralis thickness decreased by approximately 5%, while lower leg thickness increased by approximately 5% in white-feathered birds. This pectoralis thickness decrease may reflect wing disuse followed by muscle atrophy, while the increased leg thickness may reflect increased bipedal locomotion. The lack of effect on muscle thickness in brown-feathered hens was probably due to their decreased tendency for aerial locomotion. Finally, pectoralis thickness was not associated with keel bone fractures in either white- or brown-feathered birds. This suggests that the white-feathered strain was more sensitive to feather loss. Future prevention strategies should focus on birds most susceptible to muscle loss associated with flight feather damage.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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