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Enregistrement W2091410166 · doi:10.1530/jrf.0.1190293

Relationship between fertility in cattle and the number of inseminated spermatozoa

2000· article· en· W2091410166 sur OpenAlexaff
J. Fearon, Paul Wegener

Notice bibliographique

RevueReproduction · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilitySemenBiologyBull semenSemen qualityAndrologyStatisticsMathematicsDemographyMedicineAnatomyCryopreservationEmbryoGeneticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five different two-parameter models were fitted to published data from 30 studies to identify an approximate mathematical form of the relationship between fertility in cattle and the number of inseminated spermatozoa. In all cases, the first parameter defines the maximum attainable fertility, and the second scales the dose according to the percentage of the maximum attained. The best model was the hyperbolic dose-response curve used in pharmacology to analyse the effect of drugs. There is evidence that the semen of individual bulls differs in both parameters of the models and that therefore the viability of semen may be multidimensional. This might explain why measures of semen quality have hitherto been found to correlate poorly with fertility. The hypothesis that spermatozoa are subject to the law of mass action at the ovum predicts these and some other aspects of fertility, and indicates that heterospermic inseminations may provide an efficient way of estimating the parameters of semen.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations12
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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