INCUBATION OF JAPANESE QUAIL EGGS AT DIFFERENT TEMPERATURES: HATCHABILITY, HATCH WEIGHT, HATCH TIME AND EMBRYONIC MORTALITY
Bibliographic record
Abstract
A temperatura é o fator mais importante para o desenvolvimento embrionário, a eclodibilidade e o desempenho pós-nascimento de aves. A temperatura ideal é normalmente aquela que permite máxima eclodibilidade. Este trabalho verificou os efeitos de diferentes temperaturas de incubação sobre a eclodibilidade, perda de peso dos ovos, peso ao nascer, tempo de nascimento e mortalidade embrionária de ovos de codornas japonesas. Foram utilizados 800 ovos, divididos em oito grupos experimentais e incubados em diferentes temperaturas (34, 35, 36, 37, 38, 39, 40 e 41ºC). As demais condições de incubação foram idênticas para todos os grupos, 60±5% de umidade relativa e viragem a cada 2 horas até a transferência para a nascedoura no 15º dia de incubação. A eclodibilidade dos ovos férteis foi maior para os ovos incubados a 37 e 38ºC; 76,6 e 80,7%, respectivamente. Os ovos incubados a 34ºC não eclodiram e os incubados a 35 e 41ºC apresentaram um índice muito baixo de eclodibilidade. As outras temperaturas proporcionaram eclodibilidade entre 50,3 e 57,7%. Os pesos ao nascer foram elevados nos grupos incubados em temperaturas altas (38-41°C) quando comparados aos grupos incubados em temperaturas baixas (35-37°C). Observou-se diferença no tempo de nascimento de acordo com a temperatura de incubação. A diferença de tempo entre o grupo de ovos que eclodiram mais cedo (40°C) e os ovos que eclodiram por último (35°C) foi de 156,3 horas ou 6,5 dias. Os embriões apresentaram-se resistentes a altas temperaturas até 40°C durante o período inicial da incubação, contudo o mesmo não foi observado nos estágios finais de incubação, quando altas temperaturas (39-41°C) aumentaram a mortalidade embrionária.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".