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Enregistrement W1573059574 · doi:10.18174/30555

Breeding for longevity in Italian Chianina cattle

2005· dissertation· en· W1573059574 sur OpenAlexaboutno aff
F. Forabosco

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongevityBreedIce calvingCullingBiologyHeritabilityHerdAnimal sciencePopulationSireDemographyLactationGeneticsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this thesis was to evaluate genetic aspects of longevity (LPL) in the Chianina beef cattle population in order to define how to include this trait in selection criteria. The Chianina breed has been raised for over twenty-two centuries inItalyand today this breed is present in different countries across Europe, South and Central America,Australia,Canada and the USA. Its characteristics of somatic gigantism and rapid growth are combined with enormous resistance to harsh environmental conditions, great ease of calving and an excellent meat quality. In this breed longevity was recorded as the length of productive life (LPL), defined as years from the age at the insemination that resulted in the birth of the first calf to the date of culling or censoring. Six mo were added after the last date of calving to account for the time that the calf remains with the cow. The LPL was equal to 5.97 years on average. Heritability was equal to 0.11 when both censored and uncensored data were included to estimate longevity with the survival analysis. Type traits were used as an early predictor of profitability and muscularity traits were the most important parameters for longevity among the factors studied. Cows with approximately one calf per year remained in the herd longer than cows with fewer calves.Cows with a long LPL were more profitable than cows with short LPL. The final score could be used as an early predictor of profitability. An increase of one day unit in LPL was associated with an increase of +0.19 /cow per year and +1.65 /cow on a lifetime basis. Including longevity in both the Chianina breeding index and breeding goal either using empirical or economical weights has the positive effect of increasing the response (+2.97 and +4.92 days/year respectively). Beef breeding organizations should consider the opportunity to include longevity in a future breeding scheme to increase profit and to promote the well-being and welfare of the cows.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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