Des truies et des vitamines
Bibliographic record
Abstract
Le manque et/ou la vétusté de l’information sur les vitamines chez la truie reproductrice est en décalage avec la sophistication des techniques d’élevage et des progrès génétiques considérables des performances de reproduction au cours des dernières décennies chez ces animaux. De plus, l’information disponible selon les vitamines est hétérogène. Tout cela est à l’origine d’un empirisme qui est bien illustré par la variabilité considérable des recommandations de différents organismes privés ou publics. Il ne s’agit plus, aujourd’hui, de prévenir les carences en vitamines dont le risque est nul en production animale mais plutôt de déterminer les niveaux optima pour la productivité des élevages. C’est un défi pour les prochaines années d’autant plus grand que les critères de productivité des élevages d’aujourd’hui sont en constante évolution, bien au-delà de la seule prolificité (survie, vigueur et robustesse des porcelets). Le rôle de certaines vitamines vis-à-vis de l’immunologie de la reproduction, la capacité antioxydante et la compétence immunitaire pourra contribuer à l’amélioration de ces nouveaux critères des performances de reproduction. En outre, il ne faut pas négliger la perception publique généralement positive envers les suppléments vitaminiques.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".