MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2140394775 · doi:10.1071/ar02002

Performance of purebred and crossbred rabbits in Australia: doe reproductive and pre-weaning litter traits

2002· article· en· W2140394775 sur OpenAlexfundno aff
K. C. Prayaga, SJ Eady

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Agricultural Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationMcMaster UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésPurebredLitterWeaningBiologyAnimal scienceCrossbreedBreedMatingVeterinary medicineEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data from a rabbit breeding experiment were analysed to compare the doe reproductive and pre-weaning litter performance of 3 breeds of rabbits, namely New Zealand White (N), Californian (C), and Flemish Giant (F), and their crosses CN (C × N) and FN (F × N). The foundation stock of 152 rabbits was collected from 26 different sources in New South Wales, Australia. Data on reproductive traits, doe age at first successful mating (DA), doe weight at first successful mating (DW) arising from 104 does, conception rate (CR) from 808 matings, and kindling interval (KI) from 325 records of 119 does were analysed. Overall means for reproductive traits DA, DW, CR, and KI were 21 weeks, 3.6 kg, 0.75, and 7.4 weeks, respectively. DA, CR, and KI did not differ significantly among different breeds and their crosses. DW of C does was found to be significantly lighter than all other breed crosses in the study. Month–year of mating significantly affected DA, DW, and CR ( P < 0.01), and as the parity number increased, there was a significant ( P < 0.01) decrease in KI. As age of the doe at mating increased there was a significant increase in DW ( P < 0.01), CR ( P < 0.05), and KI ( P < 0.01). Data from 436 litters of 157 does were included in the analysis of pre-weaning litter traits. The overall means for the pre-weaning litter traits were: number born per litter (NB, 8.1), number born alive per litter (NBA, 6.9), number weaned per litter (NW, 3.3), total litter birth weight (TLBW, 453.7 g), live litter birth weight (LLBW, 397.1 g), litter weaning weight (LWW, 2.8 kg), and average birth weight of kits per litter (ABW, 58.1 g). Doe breed significantly affected NW ( P < 0.05), TLBW ( P < 0.01), LLBW ( P < 0.05), LWW, and ABW ( P < 0.01). N does and crossbred does (CN and FN) performed better than purebred F and C does for NW and LWW. A significant heterosis of 41.9% and 40.8% was observed in CN does for traits NW and LWW, respectively. ABW of F does was significantly higher than that of all other breed crosses in the study. Buck breed did not have any significant effect on any of the pre-weaning litter traits under study. Parity significantly affected NW ( P < 0.05), TLBW ( P < 0.01), LLBW ( P < 0.05), and ABW ( P < 0.01). First parity does produced litters with significantly lighter birth weights. The month–year of birth effect was significant for NW, LWW ( P < 0.01), and ABW ( P < 0.05). The coefficients of variation for the doe reproductive traits and pre-weaning litter traits ranged between 12.1 and 59.5% and 16.1 and 93.3%, respectively. High phenotypic variances and coefficients of variation observed for traits NW and LWW indicate that good response could be realised through selection. Repeatability estimates for reproductive traits CR and KI were very low. Low to moderate repeatability estimates in the range 0.17–0.25 were observed for pre-weaning litter traits. Significant positive phenotypic correlations were observed between litter size and litter weight traits (0.30–0.97). A significant negative correlation was observed between ABW and NB (–0.56) and NBA (–0.36).

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations17
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralian Journal of Agricultural ResearchMême sujetRabbits: Nutrition, Reproduction, HealthTravaux en français237 207