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Enregistrement W2079074333 · doi:10.4141/cjas08044

Evaluation of sheep genetic resources in North America: Milk production and composition of purebred, crossbred and synthetic populations

2008· article· en· W2079074333 sur OpenAlexvenueno aff
J.N.B. Shrestha, W. J. Boylan, W. E. Rempel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurebredBreedCrossbreedAnimal scienceBiologyLactationMilk productionVeterinary medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purebreds, crossbreds and synthetic populations of sheep in North America of divergent genetic types produced 47–103 litres of milk for 121–144 d, consistent with "non dairy-type" breeds; however, this was substantially less than the 200–330 kg of milk per lactation characteristic of "dairy" type breeds in Europe and the Middle East countries. Among established breeds, the Suffolk (Su) breed produced significantly more total and daily milk yield, respectively, for a longer lactation (79 litres and 589 mL for 139 d), followed by the Rambouillet (Ra), Targhee (T) and Dorset (D) breeds (60–62 litres and 422–542 mL for 120–132 d), while the Lincoln (L) breed produced significantly less (48 litres and 285 mL for 128 d). Among fecund-type breeds and their crosses, Finnsheep (F) and Romanov (Ro) breeds produced significantly less (50–55 litres and 425–463 mL, for 122–129 d), while Ro × F produced significantly more milk (91 litres and 744 mL for 126 d), followed by F × Ro (60 litres and 505 mL for 128 d). Among other crossbreds, F × Ra produced significantly more milk (66 litres and 434 mL for 136 d) followed by L × Ra, L × D, F × L, F × Ra (49–60 litres and 296–385 mL for 123–136 d), while Ra × D produced significantly less (47 litres and 245 mL for 121 d). Among multiple breed composite populations, the Outaouais (O) and Rideau (R) Arcott breeds and their crosses had the highest milk production, e.g., R and R × O produced significantly more milk (95–103 litres and 754–820 mL for 131–144 d) than O and O × R (74–80 litres and 621–693 mL for 124–142 d). Concurrently, Synthetic I (½ F, ½ L) produced significantly less (58 litres and 494 mL for 134 d), while Synthetic III (¼ F, ¼ L, ¼ D, ¼ Ra) produced significantly more milk (91 litres and 673 mL, P > 0.05, for 130 d), and Synthetic II (½ D, ½ Ra) was intermediate (74.8 litres and 621 mL for 129 d); however, lactation length was consistent. Sheep breeds in North America exhibited diversity that was substantial for milk yield, but negligible for lactation length, as well as fat, protein, lactose and solid-not-fat content. Lack of inherent potential for milk production continues to be a serious constraint towards development of commercial dairy sheep industry. In the absence of "dairy-type" breeds, superior milk production in the Rideau Arcott breed (with East Friesian lineage) and their crosses demonstrates considerable promise for further improvement, thus increasing the efficiency of sheep production. Key words: Milk yield and composition, sheep breeds, synthetic sheep, Arcott breeds

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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