MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392474629 · doi:10.32534/jkd.v4i1.196

Penaksiran Repeatibilitas Produk Susu Sapi FH di Wilayah Kerja KUD Karya Nugraha Kelurahan Cipari Kecamatan Cigugur Kabupaten Kuningan

2024· article· id· W4392474629 sur OpenAlexaff
Suharto Suharto, Amran Jaenudin, Subandi Subandi

Notice bibliographique

RevueKandang Jurnal Peternakan · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock Farming and Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAKPenelitian dilakukan pada sapi perah Fries Holstein (FH) di wilayah kerja KUD Karya Nugraha Kelurahan Cipari Kecamatan Cigugur Kabupaten kuningan selama 10 hari, 4 – 13 September 2008. Repeatabilitas susu sapi perah FH menggunakan catatan produksi susu laktasi pertama, kedua, ketiga dan kedua, ketiga, keempat menggunakan metode survey. Setelah perhitungan Repeatabilitas dilanjutkan dengan menghitung kecermatan nilai taksiran tersebut. Penilitian menggunakan catatan 360 produksi susu dari 90 ekor sapi induk yang mempunyai catatan laktasi 1 – 4. Hasil penelitian menunjukan bahwa penggunaan catatan laktasi 1,2,3 dan catatan laktasi 2,3,4 memberikan hasil taksiran repeatabilitas dan kecermatan yang berbeda. Untuk penaksiran repeatabilitas dan kecermatannya sebaiknya menggunakan laktasi 1, 2, dan 3 karena nilai repeatabilitas dan kecermatan 0.42 0,065, sedangkan catatan laktasi 2, 3, 4 memberikan nilai repeatabilitas dan kecermatan 0,33 0,068.Kata Kunci : Sapi Perah FH, Repeatabilitas, Laktasi

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKandang Jurnal PeternakanMême sujetLivestock Farming and ManagementTravaux en français237 207