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Enregistrement W4404357429 · doi:10.3390/ani14223276

Energy Expenditure and Maintenance Requirements in Non-Pregnant First-Parity Sows

2024· article· en· W4404357429 sur OpenAlexaff
Ryan S Samuel, Soenke Moehn, Ronald O. Ball

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParity (physics)Energy expenditureEnergy requirementObstetricsMedicineMathematicsStatisticsPhysicsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five sows, non-pregnant after the first parity (body weight: 174 ± 11 kg), were used to determine energy expenditure (EE) measured as heat production (HP). Sows were fed first 1.0, then 2.0, times the recommended maintenance energy requirement (MEm) for one week each. Sows received half their daily ration in 16 half-hourly meals, then the remaining half in a large meal followed by an overnight fast in respiration chambers. Sows fed 1.0 MEm consumed 473 kJ ME/kg0.75 (22.8 MJ/d) and lost weight (−198 g/d) because HP (24.0 MJ/d) was greater than intake. Sows fed 2.0 MEm consumed 925 kJ ME/kg0.75 (44.9 MJ/d) and gained 1292 g/d and HP was 32.3 MJ/d. The respiratory quotient (RQ) of sows fed 2.0 MEm was greater than one, indicating body fat deposition. The HP when sows were eating repeated small meals (33.6 MJ/d) or a single large meal (29.8 MJ/d) was greater (p < 0.05) than the HP in the following 2 h (25.2 MJ/d). Based upon the recalculation of MEm using the present data, 506 kJ ME/kg0.75 is proposed as the MEm for non-pregnant modern sows.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, 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
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