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Enregistrement W7095439174

HETEROSIS, DIRECT AND MATERNAL ADDITIVE EFFECTS ON RABBIT GROWTH AND CARCASS CHARACTERISTICS

2015· article· en· W7095439174 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrossbreedBreedCarcass weightBody weightWeaningHindlimbLoin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,206

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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