MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7104265650 · doi:10.71781/4084

Optimisation des méthodes de démarrage dans le dindonneau

2017· dissertation· fr· W7104265650 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelations of productionProduction system (computer science)Vetting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a permis de décrire les différentes méthodes de démarrage dans la production de dindonneaux au Québec. Nous avons observé qu’elles étaient très variées avec des résultats d’élevage très différents selon les poulaillers, indépendamment des méthodes. Une étude longitudinale prospective, basée sur un échantillonnage de 23% des troupeaux d'élevage de dinde du Québec, a été menée pour valider des scores de qualité du dindonneau, identifier les pratiques de gestion d’élevage en corrélation avec de meilleures performances de croissance et la mortalité, établir des indicateurs pour mesurer la qualité des démarrages, et examiner diverses causes associées au syndrome de pédalage. Les scores de qualité reflètent une variabilité entre les lots de dindonneaux livrés. Les résultats quant aux performances zootechniques reflètent la diversité des méthodes de démarrage du dindonneau, les températures mesurées dans la ferme et les résultats de remplissage du jabot observés entre les fermes participantes. Une corrélation positive entre l'intensité lumineuse et le remplissage de jabot: r= 0,64 (p= 0,019) avec un seuil observé à 25 lux a été observée, une intensité de 50 lux permettant de retrouver un jabot rempli chez 50% des oiseaux. La température cloacale moyenne du dindon, obtenue lors de la recherche, était de 103,3°F (39,4ºC). Une corrélation négative de r= -0,18 entre la température cloacale et le taux de mortalité de 10 jours (p <0,0001) a été observée, ainsi qu'une corrélation de r= 0,47 entre la mortalité à 10 jours et les taux de mortalité finale (p= 0,02). Les meilleurs indicateurs pour mesurer la qualité du démarrage chez le dindonneau se sont avérés être la mesure du remplissage de jabot à 24 heures et la mortalité à 10 jours. Un départ optimal de dindonneau optimal a été défini comme un score ≥1 avec un jabot rempli pour le remplissage de jabot obtenu chez plus de 90% des dindonneaux mesurés, une évaluation de la qualité du dindonneau lors de la livraison, une intensité lumineuse minimale de 50 lux et des zones de confort avec une température de litière se mesurant de 90 à 92°F (32,2 à 33,3ºC). Nos résultats n’ont pu élucider la cause du syndrome de pédalage chez le dindonneau. Nous avons pu toutefois éliminer des causes telles l’hypoglycémie, la déshydratation et les lésions au système nerveux central. De plus, nous avons démontré que ce syndrome était réversible et que les dindonneaux pouvaient se remettre debout et se rendre aux mangeoires. Cette observation devrait permettre d’éviter l’euthanasie des dindonneaux affectés puisque plusieurs éleveurs estimaient cette condition irréversible. Il serait judicieux pour les éleveurs de prévoir une zone ‘hôpital’ permettant de regrouper ces oiseaux tout en facilitant l’accès à l’eau et la moulée.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,185 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal)→Même sujetAnimal Nutrition and Physiology→Travaux en français237 207→