Milk Yield and Quality to Estimate Genetic Parameters in Buffalo Cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to estimate genetic parameters for daily milk yield, fat and protein milk contents and their relationship with "mozzarella" cheese production using the classic instruments of the quantitative genetics. A total of 5130 daily milk yields records, belonging to 6 herds in South Italy were analyzed. The traits studied were: accumulated 270-day milk yield, milk fat and protein percentages, milk yield/day and mozzarella production. Descriptive statistics of the variables studied have been obtained with the procedure MEANS and FREQ, while the variation sources have been investigated using GLM procedure. With the objective to characterize the effects of greater impact on the production of milk (kg/days), fat and protein content (%) and "mozzarella" production (kg/days), has been used analysis of variance (ANOVA). On average, buffalo cow’s milk production during lactation was 9.21±2.79 kg/d with 8.73% of fat and 4.98% of protein. Heritability estimates were low. The genetic correlation estimates between milk yield and % of fat and % of protein were low. These results showed that the genes affecting milk yield have an antagonistic effect on % of fat and % of protein traits. Its suggests that selection to increase milk yield, would in the long term probably cause a reduction in milk constituents
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».