Rearing strategy and optimizing first-calving targets in dairy heifers: a review
Notice bibliographique
Résumé
Much research has been carried out and published on dairy replacement management, in order to rear heifers as efficiently as possible, from both a technical and economical point of view. In most cases, the aim is to rear the heifers at the lowest cost possible without any deleterious effects on future performances. However, the importance of dairy heifer husbandry is not sufficiently well recognized and probably mishandled by most farmers. The present review aims to give an actual overview of rearing procedures in dairy heifers and possible ways to achieve optimal goals. For many years, it has been well known that rapid rearing lowers the age of sexual maturity and consequently may be an efficient way to reduce the non-producing period prior to conception. But this may impair mammary development and consequently future milk production, at least during first lactation. In addition, a growth rate that is too low may not only be costly but also result in animals that are too fat at first calving, creating problems such as calving difficulties, dystocia, etc. Genetic considerations must also be factored, i.e. frame, size, body weight, etc. have changed during the last 20 years and there are differences between breeds. As a result, some time-honoured recommendations may not be appropriate. The present paper reviews factors and management practices that may affect rearing and subsequent performance of dairy heifers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».