Nonlinear Mixed Models Applied to Ruminal Degradability Studies
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an application of three classical models to studies of ruminal degradation kinetics, namely Ørskov and McDonald’s model (1979); Van Milgen, Murphy and Berger’s model (1991), and Richard’s model proposed in France, Dijkstra, and Dhanoa (1996). Our approach is focused on accounting for animal e ects given that measurements are repeated in the same animal. The models were studied under the perspective of nonlinear mixed-e ects (NLME) models. In this way, we intended to accommodate the problems of response variance heterogeneity and correlations between repeated measures. To apply the proposed method, we used data from an experiment conducted in a Latin square design to assess the dry matter degradability of the following three silages: Elephant grass (Pennisetum purpureum Schumach.) silage treated with bacterial inoculant, Elephant grass silage treated with enzyme-bacterial inoculant, and corn (Zea mays L.) silage. Samples were incubation for 0, 2, 6, 12 , 24, 48, 72 and 96 h. For these experimental data, the Van Milgen, Murphy, and Berger’s model showed better performance than the others. The proposed approach indicated that inclusion of animal e ects is important for obtaining more accurate information and can be considered in NLME modeling. Furthermore, it was also possible to perform an easy-to-interpret analysis of contrasts between treatments by using Tukey’s test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».