MétaCan
Menu
Back to cohort

Influences maternelles sur la consommation de colostrum et la survie néonatale du porcelet

2020· article· fr· W2507370439 on OpenAlexaff
Hélène Quesnel, Florence Gondret, Élodie Merlot, C. Farmer

Bibliographic record

VenueINRAE Productions Animales · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Canadian institutionsAgriculture and Agri-Food Canada
Fundersnot available
KeywordsColostrumGynecologyHumanitiesArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

La cause majeure de mortalité néonatale des porcelets est l’hypothermie due à une consommation insuffisante de colostrum. La consommation de colostrum résulte d’interactions complexes entre la truie, le porcelet, la portée et l’environnement. La truie et le déroulement de la gestation peuvent influencer de nombreux facteurs qui jouent un rôle clé dans la prise de colostrum par le porcelet et ses chances de survie, comme son poids, sa maturité et sa vitalité à la naissance, ou la variabilité intra-portée du poids de naissance. La consommation de colostrum dépend aussi de la capacité de la truie à le produire en quantité suffisante pour couvrir les besoins de sa portée. Les stratégies de suralimentation des truies pendant la totalité ou une partie de la gestation pour augmenter le poids ou la maturité des porcelets à la naissance se révèlent généralement inefficaces. L’impact de ces stratégies mériterait néanmoins d’être étudié dans des élevages où les performances zootechniques sont réellement dégradées. Des pistes à explorer concernent la supplémentation des régimes de gestation en certains acides gras ou certains acides aminés. Les supplémentations en composés modulant l’immunité augmentent généralement les teneurs en immunoglobulines du colostrum, mais les conséquences sur la survie néonatale nécessitent d’être étudiées sur le terrain. Enfin, l’alimentation maternelle pendant la gestation et la phase peripartum peut influencer la quantité et la qualité du colostrum consommé par les porcelets nouveau-nés et une attention particulière devra être portée à ce volet dans les recherches futures.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueINRAE Productions AnimalesSame topicRabbits: Nutrition, Reproduction, HealthFrench-language works237,207