Diferenças nos comportamentos individuais quanto à preferência de uso de locais de matrizes pesadas em função do ambiente térmico
Bibliographic record
Abstract
O estudo do comportamento tem se mostrado eficiente na identificação do bem-estar de aves alojadas. As identificações de preferências do grupo quanto o ambiente construtivo e o ambiente térmico vem sendo estudado em diversos países. Todavia, a habilidade dos homeotermos de se aclimatarem em ambientes inóspitos, resulta em necessidades ambientais diferentes para cada indivíduo, culminando em uma heterogeneidade no lote e inevitáveis perdas na produção. Para a diminuição dessas perdas, é necessário que se conheça as necessidades de cada indivíduo alojado para que grupos com necessidades semelhantes sejam formados. Este trabalho teve como objetivo demonstrar a viabilidade da utilização da telemetria e identificação eletrônica para o monitoramento individual de matrizes pesadas e identificar as diferenças comportamentais nas aves alojadas, em modelos de escala reduzida e distorcida. Os resultados demonstraram que a telemetria e a identificação eletrônica foram eficientes na identificação do bem-estar das matrizes pesadas e, através da análise observacional de gráficos de distribuição de freqüências, foi possível identificar os indivíduos que melhor se adaptaram ao ambiente térmico do alojamento.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".