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Enregistrement W4303411630 · doi:10.3920/jiff2022.0089

Preliminary project design for insect production: part 5 – models and simulation of insect production – organism development

2022· article· en· W4303411630 sur OpenAlexaff
R. Kok

Notice bibliographique

RevueJournal of Insects as Food and Feed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganismPopulationProduction (economics)Process (computing)Product (mathematics)New product developmentDistribution (mathematics)BiologyEcologyComputer scienceBusinessMathematicsDemographyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue dealt with here is the rearing of an organism from egg to larva to pupa as is commonly done with various mealworms and black soldier flies, while organism development is the principal subject of interest. In order to obtain a uniform product at harvest time, the population should be synchronised as much as possible and this means that variability in development in the population must be reduced to the greatest possible extent. Four main sources of variability in development were identified, two of them operational and two biological in nature. These are: (1) distribution of the initial ages of the eggs; (2) distribution of incubation temperatures of the organisms; (3) inherent variability in the development rate of individual organisms; and (4) distribution in temperature sensitivity of the organisms. The combined effects of the various sources of variability on production and productivity were examined by means of simulation. This kind of exercise is useful in a number of contexts: (a) during the very early stage of project planning, as part of preliminary project design, before any formal design work is started and well before any major financial commitments are made; (b) during trouble-shooting of a low-performing process in order to upgrade its product quality; (c) to develop specifications for egg age distribution, design specifications for incubation equipment, etc.; (d) to better understand what data are required about the organism of interest so as to facilitate process design; and (e) to set objectives for organism breeding efforts. Examples are presented of how variabilities in the various factors can combine to yield organism development distributions at harvest time and how understanding the interactions between factors can help in designing a better production process.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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