Diferenças nos comportamentos individuais quanto à preferência de uso de locais de matrizes pesadas em função do ambiente térmico
Notice bibliographique
Résumé
O estudo do comportamento tem se mostrado eficiente na identificação do bem-estar de aves alojadas. As identificações de preferências do grupo quanto o ambiente construtivo e o ambiente térmico vem sendo estudado em diversos países. Todavia, a habilidade dos homeotermos de se aclimatarem em ambientes inóspitos, resulta em necessidades ambientais diferentes para cada indivíduo, culminando em uma heterogeneidade no lote e inevitáveis perdas na produção. Para a diminuição dessas perdas, é necessário que se conheça as necessidades de cada indivíduo alojado para que grupos com necessidades semelhantes sejam formados. Este trabalho teve como objetivo demonstrar a viabilidade da utilização da telemetria e identificação eletrônica para o monitoramento individual de matrizes pesadas e identificar as diferenças comportamentais nas aves alojadas, em modelos de escala reduzida e distorcida. Os resultados demonstraram que a telemetria e a identificação eletrônica foram eficientes na identificação do bem-estar das matrizes pesadas e, através da análise observacional de gráficos de distribuição de freqüências, foi possível identificar os indivíduos que melhor se adaptaram ao ambiente térmico do alojamento.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».