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Record W2788444622 · doi:10.71781/3456

Le poids des chevrettes laitières à la mise à la reproduction : association avec l'âge et la probabilité de mettre bas

2017· dissertation· fr· W2788444622 on OpenAlexaboutno aff
Sylvie Nadon

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsReproductionBiologyGenetics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le poids à la mise à la reproduction a été associé avec la productivité à long terme des chèvres laitières. L’objectif de cette étude était d’estimer la relation entre le poids à 210 jours de vie (W210) avec la probabilité subséquente d’atteindre la première mise bas (PK) et l’âge à cette première mise bas (AFK) chez des chèvres de race Alpine et Saanen. Un échantillon de convenance de 744 chevrettes Alpine et 217 chevrettes Saanen provenant de 17 troupeaux effectuant les contrôles laitiers dans la province de Québec, Canada, a été analysé. Le poids des chevrettes a été estimé à partir du périmètre thoracique entre l’âge de 5 et 9 mois. La régression linéaire mixte a été utilisée pour modéliser le poids à partir de l’âge, pour ensuite prédire le W210 de chacune des chevrettes. La moyenne de PK était de 88,0 et 92,7 % pour les races Alpine et Saanen respectivement. La régression logistique a montré que W210 était significativement associé avec PK. La moyenne AFK était de 502 ± 129,6 jours et 445,5 ± 92,6 jours pour la race Alpine et la race Saanen respectivement. La régression linéaire mixte a montré que les chevrettes Alpine et Saanen avec un W210 plus lourd mettaient bas plus tôt que les chevrettes avec un W210 plus léger. Selon nos analyses, les chevrettes de race Alpine et Saanen devraient peser au minimum 30 et 34 kg respectivement à l’âge de 7 mois pour atteindre un PK de 90 % et l’AFK médian par race et troupeau.

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)0.002
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 score0.212
Threshold uncertainty score0.422

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.026
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.283 · 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

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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