Predicting calving curves for herds using controlled breeding programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A database of gestation lengths (GLs) was generated over 2 years in three large dairy herds which had used controlled breeding programs (CBPs). This was compared with a database comprising a single calving season of 124 seasonally calving dairy herds using conventional artificial insemination programs (CAIs). Multiphase regression was used to derive two corrected databases by excluding outlying values of gestation length. The mean gestation length derived from the CBP database was slightly shorter than that of the CAI database (280.80 days, n = 775 versus 281.87 days, n = 1986; P < 0.001), but the two databases had similar variances (SD = 4.21 and 4.12 days, for CBP and CAI respectively; P = 0.36). The results from the multilevel analysis showed a mean difference in gestation length of 0.94 (SE 0.50) days; ( P = 0.06) between CAI and CBP. The mean gestation length and its SD from the CBP data were used to predict calving curves in herds using CBPs which could be compared with observed calving data. The observed and predicted calving patterns generated for two farms were not significantly different ( P = 0.37 and 0.31). The accuracy of the predictions was critically dependent on the completeness and accuracy of conception data and details for cows induced to calve prematurely.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».