La Sección de Genética en el 9º Congreso Mundial de Cunicultura
Bibliographic record
Abstract
En el 9o Congreso Mundial de Cunicultura que se celebro en Verona (Italia) el pasado mes de junio se presentaron 281 comunicaciones de la cuales un total de 45 (16%) estaban incluidas en la seccion de Genetica. Espana ha sido el pais que mas aportaciones ha hecho en este campo con 15 comunicaciones y la colaboracion en tres comunicaciones con Egipto (2) y Arabia Saudi (1). En esta edicion han participado: Italia (5 comunicaciones), Francia (3 y colabora en otras 6), China (4), Arabia Saudi (3), Egipto (3), Hungria (3), Canada (2) y Argelia, Australia, Benin, Iran, la Republica Checa y la Republica Eslovaca con una comunicacion. La ponencia invitada estaba a cargo de M. H. Khalil y A. M. Al-Saef de Arabia Saudi y en ella se hace una revision de los criterios, metodos, tecnicas y respuesta a la seleccion de los programas de mejora llevados a cabo en lineas maternas, en lineas paternas y en lineas multi-proposito en el conejo de carne y en el conejo de Angora. Como novedad aporta una revision de las tecnicas que se han introducido en los programas de mejora y que han permitido estudiar otros caracteres de interes y una revision de las aplicaciones de las tecnicas moleculares en el campo de la mejora de la produccion del conejo de carne. Los resultados mas importantes del resto de las comunicaciones se presentan acontinuacion
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".