Optimizing a beef production system using specialized sire and dam lines
Notice bibliographique
Résumé
Tang, G., Stewart-Smith, J., Plastow, G., Moore, S., Basarab, J., MacNeil, M. D. and Wang, Z. 2011. Optimizing a beef production system using specialized sire and dam lines. Can. J. Anim. Sci. 91: 353–361. Crossbreeding is an effective method for improving the efficiency of production in commercial cow-calf operations. It exploits available heterosis (hybrid vigour) and complementarity between different breeds or populations (lines). Before adopting a crossbreeding system, commercial cattle producers should evaluate available genetic resources and feasible crossbreeding systems, and choose one that is most beneficial for their own environment, resources, and management. This study compared profitability of alternative crossbreeding systems based on Beefbooster beef cattle breeding strains through computer simulation. Biological and economic data were collected from commercial customers of Beefbooster in Montana and western Canada, and breeding records from the database of Beefbooster, Inc. Three maternal strains (M1, M2 and M4) and two specialized paternal strains (M3 and TX), were evaluated with two simulated crossbreeding systems. System 1 uses a rotational cross between M1 and M4 with yearling crossbred heifers bred to M3 sires. System 2 is based on a three-strain rotation of M1, M2 and M4 with yearling crossbred heifers bred to M3 to facilitate ease of calving and crossbred cows bred to a classical terminal sire strain TX. Simulated base profit from system 2 was $29.57 greater ($215.21 vs. $185.64 yr−1 per cow) than from system 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».