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Enregistrement W4378390299 · doi:10.6000/1927-520x.2023.12.10

Growth Rate and Body Size Mapping of Male Buffaloes during the Fattening Phase

2023· article· en· W4378390299 sur OpenAlexvenueno aff
I Putu Sampurna, Tjokorda Sari Nindhia, I Ketut Suatha

Notice bibliographique

RevueJournal of Buffalo Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock Farming and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrowth rateBiologyAnimal scienceBody weightMathematicsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Buffalo is an animal that really likes water. Generally, buffalo like to soak in muddy waters and swamps around the cage. This behavior appears because buffalo have very few sweat glands. Therefore, if one wants to develop buffalo farming, he/she should look for special habitats or existing buffalo breeding centers. Differences in growth rates are caused by physiological factors and functional demands. Growth in animal body size usually follows an exponential function, with the growth rate varying from one body size to another. An animal's body size that functions earlier will grow faster with a greater growth rate than an animal that functions later. Differences in the growth rate of animal body size are also influenced by the constituent components of these body parts. Body parts composed primarily of bone will develop earlier than those composed of muscle or fat. During fattening, the body size of male buffaloes will have a different growth rate, where this difference indicates the potential for body size. The body size of a buffalo with a high growth rate has relatively large growth potential, while those with a small growth rate have small growth potential, or the body part has stopped growing because it has reached its maximum point. The purpose of this study is to determine the body size growth rate of male buffaloes, which have high potential during fattening. Mapping the body size of male buffaloes during fattening aims to help breeders determine at what age the buffaloes start to be fattened and slaughtered for meat production purposes so that they are economically quite profitable. Methodology: Data was collected using a saturated sampling technique, in which the livestock taken were all buffaloes kept by the Sumber Sari Livestock Group in Kalianget village, Seririt District, Buleleng Regency, Bali, which met the requirements in terms of their health and physical condition. The data obtained were analyzed using the power model regression analysis to determine the growth rate of the body size of the buffaloes. To map the growth rate, Biplot analysis was carried out with a Promax rotation of 90, as the variable is the estimated body size of the buffaloes based on the equation of the power regression line, and the object is the age of the male buffaloes. Conclusion: The results showed that the fastest growth rate or the greatest potential was chest width, followed by hip width, chest depth, body length, chest circumference, and shoulder height. At the same time, the slowest part of the lowest potential was the height of the hips. The results of mapping the body size growth rate of male buffalo aged 11-74 months with biplot charts showed that their growth potential was still quite high. However, there was a tendency for male buffalo over 30 months to have a slower growth rate in body size than those under 30 months.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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