A hasznosult szaporulat néhány húsmarha állományban
Notice bibliographique
Résumé
A szerzők a választásig kiesett és a választott borjak arányát, továbbá a hasznosult szaporulatot befolyásoló nénány tényező hatását értékelték hazai húsmarha állományokban. A vizsgálatban 1994 és 2002 között született, összesen 1817, ebből 644 magyar tarka, 98 magyar szürke, 349 aberdeen angus, 249 limousin, 178 limousin keresztezett, 123 aberdeen angus keresztezett és 176 hereford keresztezett borjú adatait dolgozták fel Az adatbázis elemzéseit többváltozós varianciaanalízissel (GLM) végezték el. Azt tapasztalták, hogy a születés éve és évszaka, a tehén életkora és a fajta szignifikánsan (P<0,01 illetve P<0,05) befolyásolta a hasznosult szaporulatot. 1996-ban 13,36% volt a kiesett borjak aránya, 1999-ben pedig 23,82%. Az ősszel született borjak esetében csaknem 30%-os volt a kiesés, mig a tavaszi és nyári borjak esetében ez 15% körül alakult. A tehén életkora szerint a legnagyobb kiesést a fiatal tehéncsoportorv borjai esetében kapták. Az első három ellés után a kiesett borjak aránya meghaladta a 17%-ot, míg az idősebb anyáktól született borjak esetében ez 12-15% között ingadozott. A fajták közül legkevesebb borjút a limousin vérségű állományokban veszítettek el (5-9%), míg a legtöbbet a magyar szürke és az angus keresztezett állományokban (35-29%).
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,011 |
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 ».