MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393229444 · doi:10.53555/sfs.v8i3.2385

Nutritional Deficiency of Farm Animals: A Review

2022· review· en· W4393229444 sur OpenAlexvenueno aff
Priyam Priya, Priyanka Kumari, Jayanti Ballabh, Mohsin Ikram, Gaurav Jain, Rajendra Prasad, Raja Joshi

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutritional deficiencyMedicineMalnutritionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of the article "Nutritional Diseases of Farm Animals" delves into the repercussions of modern agricultural practices on animal nutrition. It underscores the critical need to comprehend and prevent nutritional diseases in livestock. The text emphasizes the difficulties associated with intensive production practices, in which livestock are frequently lot- or stall-fed year-round on commercial feeds with little access to pasture. Nutritional deficiencies can result from poor feed selections or low-quality feed, which can set off significant nutritional disorders. The section emphasizes the vital importance of specific treatment and prevention strategies for these diseases, akin to approaches used for diseases caused by microorganisms or parasites. It also references the insights of Russell regarding the role of vitamins in curing diseases resulting from their deficiency. By shedding light on the impact of unwise feeding practices and the significance of proactive measures, the introduction sets the stage for a detailed exploration of nutritional diseases in various classes of livestock. Throughout the document, a focus on the interplay between nutrition, health, and agricultural practices underscores the critical role of proper nutrition in ensuring the well-being and productivity of farm animals (Payne et al, 2013).

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
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)0,0030,001

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,015 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Survey in Fisheries SciencesMême sujetRabbits: Nutrition, Reproduction, HealthTravaux en français237 207