Recursive systems model of fetal birth weight and calving difficulty in beef heifers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to use readily available information, including dam pelvic width (PW) and height (PH) and the fetal coronet band (CB) measurement to predict the calving difficulty (CD) score of first-calf heifers under commercial ranch conditions. Data were collected from a cow-calf ranch over a 3-yr period. Using a recursive system of equations, two models were estimated. First, a linear model was used to predict birth weight (BTW) based on the fetal CB measurement. Second, an ordered logit model was used to predict calving difficulty score based on a nonlinear relationship with birth weight, pelvic dimensions of the dam, and interaction terms. The linear model demonstrated that BTW could be predicted using the CB measurement, both the intercept and slope coefficients were significant at P < 0.001. The model R2 was equal to 0.57 and the standard error of the predicted birth weight was 2.77 kg. The ordered logit model correctly predicted 468 of 684 (68.4%) of the CD scores. The results of this research suggest that it is possible to predict dystocia or calving difficulty on a case-by-case basis with information that is available to ranchers or ranch managers early in the parturition process. The management technique presented has been successfully adopted by some large-scale cow-calf operations, thus the results have commercial applications for beef producers. Key words: Dystocia, heifers, beef, recursive systems, ordered logit, coronet band, birth weight
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».