MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7111571140

Alpesi anyakecskék vérmérsékletének kapcsolata a tejtermelésükkel egy hazai tenyészetben

2015· article· hu· W7111571140 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepository of the Academy's Library (Library of the Hungarian Academy of Sciences) · 2015
Typearticle
Languagehu
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicGlobal Trade and Competitiveness
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Production (economics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A szerzők célja alpesi anyakecskék vérmérsékletének tejtermelésre (napi maximális, 100. napra korrigált laktációs és teljes laktációs) gyakorolt hatásának értékelése (n=46) volt. A kecskék fejése 1 x 6-os Alfa Laval fejőállásban, napi 2 alkalommal történt. A vizsgált kecskék 1-5 laktáció számúak és 3 apától származtak. A vérmérséklet értékelését, az un. mérleg teszt (az állat viselkedésének értékelése 1-5 pontos skálán, a mérlegen töltött idő 30 másodperc alatt) és módosított menekülési sebesség teszt (az állat viselkedésének értékelése a mérleg elhagyása utáni 15 m megtételéhez szükséges időtartam mérése) segítségével végezték el a laktáció első harmadában (laktáció 100- 120. napja között). A menekülési sebesség időértékeit 1-5 kategóriákba sorolták 8 mp időközökkel, 8 mp alatt 5-ös pont, 32 mp felett 1-es pontot kapott a vizsgált állat. A vizsgálat során, ideges, agresszív (5-ös pont) viselkedést egyik állat sem mutatott. A mérleg teszt során 1-es pontot kapott egyedeknek a100. napra korrigált laktációs tejtermelése 288 kg volt, ezzel szemben, a 3-as és 4-es pontszámot kapott kecskék 172 és 129 kg tejet termeltek. A menekülési sebesség esetén az 1-es kategóriába került anyakecskék 300 kg tejet termeltek a 100 nap alatt, míg a 3-as és 4-es pontszámú kecskék 188 kg és 134 kg tejet termeltek. A vérmérsékletnek jelentős hatása volt az alpesi anyakecskék tejtermelésére.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.289
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0010.006
Scholarly communication0.0010.015
Open science0.0130.007
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.034
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.196 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRepository of the Academy's Library (Library of the Hungarian Academy of Sciences)Same topicGlobal Trade and CompetitivenessFrench-language works237,207