Aplicação de probabilidades de transição de estado dependentes do tempo na análise quantitativa do comportamento ingestivo de ovinos: Parte I
Bibliographic record
Abstract
Os padrões do comportamento ingestivo foram avaliados usando nove ovinos 1/2 Texel 1/2+Ile-de-France durante seis meses. Os ovinos receberam a dieta às 9 e 16 h, composta de 250 g de concentrado (15,45% PB, 36,54% FDN) e feno de gramíneas à vontade (6,69% PB, 69,10% FDN). O comportamento ingestivo foi medido continuamente durante cinco dias por período, suas atividades ou estados foram classificados como ingestão, ruminação ou descanso e registrados seqüencialmente. No cálculo das probabilidades, foi necessário discretizar as séries temporais, que incorporaram as probabilidades de estar em determinado estado, de permanecer neste estado e de mudar de um estado para outro. As probabilidades foram estimadas em diferentes tempos, sem assumir a pressuposição de estacionaridade. O intervalo de amostragem de 5 minutos foi considerado o mais adequado em relação aos de 7 e 10 minutos, perdendo menor número de informações, sobretudo em relação às mudanças de estado. Os valores das probabilidades de estar ou permanecer em determinado estado foram maiores que as probabilidades de transição de estado. Foram verificadas diferenças quanto aos valores médios das probabilidades entre os períodos de medida, parcialmente relacionadas com as modificações do consumo voluntário provocadas pelos efeitos do fotoperíodo.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".