HETEROSIS, DIRECT AND MATERNAL ADDITIVE EFFECTS ON RABBIT GROWTH AND CARCASS CHARACTERISTICS
Notice bibliographique
Résumé
A total of 142 male and female rabbits of two breeds, Californian (CA) and New-Zealand White (NZ), and their reciprocal crosses were used. This study aimed to estimate heterosis, direct and maternal additive effects as well as some non genetic effects on rabbit growth and carcass characteristics in order to identify the best crossbreeding plan to use for rabbit meat production under Quebec conditions. Kits used for this experiment were weaned at 5 weeks of age. Each rabbit was identified and weighed individually at weaning and at 63 days of age. During the fattening period, rabbits were placed in individual cages. Rabbits were slaughtered after 18 h fasting from feeds only. The commercial carcass including liver, kidneys and perirenal fat was weighed after 2 hours chilling at 4°C. After dissection, fore part, intermediate part and hind part of carcass were measured. Dressing out percentage was calculated as chilled carcass weight x 100/live weight. One of the hind legs was used to evaluate meat/bone ratio. Statistical analyses were performed using the procedure GLM of SAS. Results showed significant differences between breed types for individual live weight at 35 d, average daily gain, live weight at 63 d, fore part, intermediate part and hind part yields. Overall, for growth performances (ADG and live weight at 63 d) and hind part yield, breed types from NZ dams
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».