Caractérisation phénotypique des bovins à viande (<i>Bos taurus</i> et <i>Bos indicus</i>) au centre (Bouaké) et au nord (Korhogo) de la Côte d'Ivoire
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Une enquête a été menée dans les régions de Bouaké et de Korhogo pour inventorier et caractériser les différents types de bovins à viande. Des mesures barymétriques ont été enregistrées sur 511 animaux à Bouaké et 929 à Korhogo pour lesquels les éleveurs ont été invités à indiquer le nom du type phénotypique. L'inventaire des élevages a permis d'identifier 5 types phénotypiques de bovins que sont le N'Dama, le Baoulé, le Zébu, le Méré et le “Métis”. Les descripteurs qui permettent d'identifier au mieux ces différents types de bovins sont la présence/absence de bosse, la couleur de la robe, le périmètre thoracique et la hauteur au garrot. Malgré le métissage qui s'exerce sur elles, les races taurines (N'Dama et Baoulé) présentent des populations homogènes et stables. Le Méré présente une population homogène dans la région de Korhogo et semble être un type phénotypique bien fixé avec 83% d'animaux bien classés. Le pourcentage moyen d'animaux bien classés dans les régions de Bouaké et Korhogo est respectivement de 79 et 68%; ce qui dénote une très bonne connaissance des animaux par les éleveurs. Les caractères déterminants identifiés à partir de cette analyse peuvent servir à définir les standards des races concernées.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».