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Enregistrement W2055517999 · doi:10.1071/rdv23n1ab9

9 EVALUATION OF FERTILITY TRAITS OF HOLSTEIN CATTLE IN ARGENTINA

2010· article· en· W2055517999 sur OpenAlexaboutno aff
Fernando A. Di Croce, Arnold M. Saxton, D. Casanova, F. N. Schrick

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityIce calvingCullingAnimal scienceHerdBiologyDairy cattleDaughterTraitLactationEstimationDemographyPregnancyPopulationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impaired fertility is the primary reason for culling in the United States (26.5% of all disposals) and fertility rates have steadily declined during the past 30 years. The objectives of this study were 1) estimate genetic parameters and evaluate genetic correlations for fertility traits based on data from milk recording programs, and 2) evaluate genetic fertility trends in Holstein cattle in Argentina. Data representing 3 282 843 lactations and 1 622 088 animals (cows and bulls from 1936 to 2007) were used for the analysis and obtained from official records maintained by the Argentinean Holstein Association (ACHA). Lactations were standardized to 305 DIM for milk, protein, and fat. Days open (DO), calving interval (CI), age to first calving (AFC), and daughter pregnancy rate (DPR) were selected for genetic parameter estimation. Daughter pregnancy rate was calculated as described by (Kuhn et al. 2004 J. Dairy Sci. 87, 2277–2284). Animal models by lactation for each fertility trait included contemporary group (dairy herd and calving year), calving month, animal effect, milk production as a covariate, and error term. Multiple-trait derivative-free restricted maximum likelihood (MTDFREML) was used to estimate covariance components. Solutions for fixed effects, breeding values, and sampling variances (accuracies) were obtained for each trait. The fertility index ($F = –0.28 × AFC ± 4.9 × CI) was calculated using the economic rates as reported by (Gonzalez-Recio et al. 2004 J. Dairy Sci. 87, 3053–3061). First lactation/parities were utilised for estimating correlations among BLUPs for DO, CI, DPR, AFC, and $F. In general, moderate and high genetic correlations were observed (from 0.238 to 0.999; P < 0.001). Days open and calving interval showed high negative associations with DPR (–0.999, –0.648) and $F (–0.612, Q0.981). Results from the correlation analysis suggest that CI and $F are qualified indicators of fertility in lactating dairy Holstein and relate well with all the other traits. The index, $F, benefits by including AFC as a measure of initial reproductive efficiency followed by the inclusion of CI which measures success of inseminations. Genetic trend for AFC showed a decrease of 2.76 days per year between 1970 and 2000 for sires. Similarly, trends for CI resulted in decreases of 0.45 days per year between 1970 and 2000 for sires. During the same period, DPR increased by 0.02 percent per year in sires. Using current dollars values, $F increased 2.99 dollars per year for sires. Results indicate progress in the genetic trend for fertility traits in the Holstein population of Argentina, with higher improvement in sires compared with dams. Trends visually showed faster improvement after 1980, possibly due to extensive importation of US and Canadian bulls and semen (72% of bulls born after 1986) and selection for productive life introduced in 1993. Supported by Asociacion Criadores de Holando Argentino (ACHA).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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