The applications of timed artificial insemination and timed embryo transfer in reproductive management of dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Fertility of dairy cattle is generally decreasing. Overall estrus detection efficiency in lactating dairy cattle is low, as expression of estrus is often compromised. Consequently, undetected estrus, low AI-submission rates, and long inter-breeding intervals are the main contributors to poor reproductive efficiency. Although failure to become pregnant is the most common reason for culling dairy cattle, pregnancy rates could be improved by increasing the AI-submission rate through increased estrus detection efficiency, timed insemination (Timed-AI), or timed embryo transfer (Timed-ET). In these protocols, ovarian follicular development and luteolysis are controlled, culminating in synchronous ovulation in most cows. There are several modifications to improve pregnancy rates in Timed-AI protocols, e.g. presynchronization with 2 doses of PGF2a 14 d apart, and starting the Ovsynch protocol 12 d after the 2nd PGF2a. Timed-AI programs ensure a timely first breeding; this should be followed with early pregnancy diagnosis to identify nonpregnant cows, and prompt re-insemination. However, in a recent field study involving 23 dairy herds, the mean interval between 1st and 2nd breeding was 42 d; only 28% of the cows were rebred within 24 d after 1st breeding. Fortunately, there are several resynchronization protocols to reduce inter-breeding intervals. Anestrus cows, or those with cystic ovarian follicles, have a good chance of conceiving when subjected to synchronization of ovulation and Timed-AI. Furthermore, Timed-ET is a practical and viable option for synchronizing and selecting recipient cattle for embryo transfers. In summary, systematic and judicious use of Timed-AI and Timed-ET protocols can greatly enhance reproductive performance, and improve herd productivity.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».