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Enregistrement W4287832222 · doi:10.3390/ani12151894

Preferences of Dairy Cattle for Supplemental Light-Emitting Diode Lighting in the Resting Area

2022· article· en· W4287832222 sur OpenAlexafffund
A.M. Wilson, Tom Wright, J.P. Cant, V.R. Osborne

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Centre of InnovationUniversity of Guelph
Mots-clésStall (fluid mechanics)Animal scienceLight-emitting diodeWhite lightLED lampEnvironmental scienceMedicineBiologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light from the environment is important for vision and regulating various biological processes. Providing supplemental lighting in the stall area could allow for individually targeted or group-level control of light. This study aimed to determine whether dairy cattle had preferences for short-term exposure to white (full-spectrum) light-emitting diode (LED) light or no LED light, yellow-green or white LED light, and blue or white LED light in the stall area. In total, 14 lactating cows were housed in a free-stall pen with unrestricted access to 28 stalls. LED light was controlled separately for each side of the stall platform. Two combinations of light were tested per week, and each week consisted of three adaptation days and four treatment days. Lying behaviour and video data were recorded continuously using leg-mounted pedometers and cameras, respectively. Preference was assessed by the amount of time spent lying and the number of bouts under each light treatment. No differences occurred between treatments within each week for daily lying time and number of bouts. Similarly, no differences occurred between treatments within each time period. Further controlled studies of long-term exposure to different LED wavelengths and intensities are required to determine potential benefits on metabolic processes.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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