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Enregistrement W4415559976 · doi:10.20944/preprints202510.1884.v1

The Association of Lunar Phases on Calving in Montbéliarde Dairy Cows in the Franche-Comté Region, France

2025· preprint· W4415559976 sur OpenAlexaboutno aff
Juline Stoffel, Thomas Mercky, Ana Margarida Paiva, Anna Carolina Massara Brasileiro

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce calvingBreedFull moonColostrumQuarter (Canadian coin)Statistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Moon is at the centre of many popular beliefs including that the number of births increases during Full Moon days, followed by many breeders to anticipate calving periods. However, it has been rarely explored in dairy cattle farming. This retrospective study was conducted to evaluate the association of lunar cycles on calving distribution, with particular focus on a potential increase during full-moon nights. Data from 383,926 calvings of Montbéliard breed that occurred between March 2022, and January 2025, mostly in Franche-Comté (98.2%), France were analyzed. Statistical analysis was performed using the Generalized Linear Mixed Model (GLMM). Results revealed significant association of the lunar cycle on calving distribution, it was observed a higher calving probability than the average (p < 0.001, +15%) during the New Moon, and a lower calving probability than the average during the First Quarter and Full Moon phases (p < 0.001 for both and -1.5% and -11%, respectively) in all groups, primiparous, multiparous, male and female. The observed patterns may have practical implications for veterinarians and breeders, particularly in ensuring adequate colostrum intake, thereby supporting improved management of parturition periods.

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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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