Accounting for lactation length and weaning-to-conception interval in genetic evaluations for litter size in swine.
Notice bibliographique
Résumé
Effects of lactation length and weaning-to-conception interval on the subsequent litter size of purebred sows were estimated using an animal model. Data on 2,847 Landrace sows with 7,125 litters born between January 1989 and May 1997 and on 1,234 Yorkshire sows with 2,999 litters born between January 1990 and May 1997 were obtained from two Canadian selection herds. Sows having a lactation of less than 14 d (MMEW) were usually not mated until their second estrus, whereas sows weaned after at least 14 d of lactation (later weaning) were usually mated on their first estrus. Litter size included both number of pigs born alive and those stillborn. Linear, quadratic, and logarithmic effects of lactation length were tested. The effect of weaning-to-conception interval on litter size was modeled using an approach based on threshold variables and an approach using segmented polynomials. Results indicated linear and logarithmic effects of lactation length on subsequent litter size for Yorkshire and Landrace breeds, respectively. Litter size decreased as weaning-to-conception interval increased up to 7 and 10 d for Yorkshire and Landrace, respectively, then increased with further increases in weaning-to-conception interval up to 35 and 30 d for the two breeds, and then remained constant. The MMEW sows did not have lower subsequent litter sizes than later-weaned sows because the negative effect of a shorter lactation was offset by the positive effect of a longer weaning-to-conception interval. However, average time spent open per parity was longer for MMEW sows than for later-weaned sows. Both lactation length and weaning-to-conception interval should be considered in models for the genetic evaluation of litter size in purebred swine. Segmented polynomials can be used to predict litter size as a continuous function of weaning-to-conception interval or to derive weaning-to-conception interval adjustment factors for litter size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».