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Enregistrement W7098349206

Primary Audience: Nutritionists, Researchers, Manufacturers of Feather Meal DESCRIPTION OF PROBLEM

2016· article· en· W7098349206 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArts, Culture, and Music Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeatherFeather mealMealEnergy densityRendering (computer graphics)Meat and bone mealNutrient
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several samples of feather meal evaluated at this laboratory during the past several years [I] were found to have metabolizable energy values far in excess of the 2360 kcal/kg (1073 kcalflb) reported by the National Re-search Council [2]. Values obtained were in reasonable agreement with the higher values for feather meal determined in both Europe [3] and Canada [4]. Because of the magnitude of difference between our initial results and NRC values, a broader investigation of the metabolizable energy of U.S. feather meals was initiated. The need for accurate information on the energy content of feather meals is of import-ance to both the renderer and the nutritionist. The feeding value of feather meal is affected not only by protein content, but also by energy. Thus, if the energy of feather meal is underval-ued at the present time, it is in the interest of the rendering industry to have this error cor-rected. For poultry nutritionists, the relation-ship between energy and nutrients is important: if the energy content of feather meal is underestimated, then its inclusion in poultry diets will lead to wider ca1orie:protein ratios, and may contribute to excess fat accu-mulation. MATERIALS AND METHODS Fifteen feather meal samples that were produced commercially were obtained from

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3490,194

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,235 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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