Validation et développement de méthodes pour le suivi de la croissance pré-sevrage des génisses laitières
Bibliographic record
Abstract
Les objectifs du projet présenté dans ce mémoire étaient de valider l'utilisation de la mesure de circonférence thoracique chez les veaux laitiers pendant la période précédant le sevrage afin d'estimer leur poids corporel et leur gain moyen quotidien, et de vérifier si d'autres mesures corporelles seraient efficaces pour prédire le poids. Pour ce faire, le poids à la balance et les différents paramètres liés à la taille du corps (circonférence thoracique, hauteur au garrot, hauteur aux hanches et largeur aux hanches) de 329 génisses laitières Holstein ont été recueillies à partir de deux fermes laitières situées au Québec. Les mesures ont été prises trois fois par semaine pendant les trois premières semaines de vie et toutes les deux semaines jusqu'à la semaine suivant le sevrage qui avait lieu à 76 jours de vie. Les résultats de cette étude confirment la possibilité d'utiliser la circonférence thoracique ou d'autres paramètres corporels pour prédire le poids corporel avant le sevrage des veaux laitiers. L'équation de prédiction pour le poids corporel résultant en la plus haute corrélation et le plus bas pourcentage de l’erreur quadratique moyenne prédite utilisait la circonférence thoracique. Cette équation ne présentait aucun biais de prédiction contrairement aux équations actuellement utilisées qui présentaient un léger biais de prédiction. Cependant, les résultats suggèrent une meilleure prédiction du gain moyen quotidien des veaux laitiers en période pré-sevrage avec l’équation actuellement utilisée localement.
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 | 0.041 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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".