Technologies Related with the Artificial Insemination in Buffalo
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In buffalo oestrus behaviour has a lower intensity than in cows and is much more difficult to detect, limiting the application of artificial insemination (AI) program. Several methods of heat detection have been developed for use in cattle; these include visual observation, heat mount detectors, tail paint, chin-ball markers, teaser animals and electronic devices. In buffalo, unlike cattle, the female are receptive to mounting activity mainly by the bull and occasionally by other cows. Consequently unless a buffalo bull is to be left running with the herd it can be difficult to know when oestrus is occurring. The presence of a teaser bull is helpful to identify buffaloes in heat; in this case the standing oestrus is the most reliable sign referable to a next ovulation. Other heat detection aids utilized in buffalo include: pedometers; vaginal probes; pressure sensitive telemetry device (Heat Watch®). In order to increase the use of AI easy management schemes, that not require the identification of oestrus, have been studied. These schemes are based on the manipulation of the hormonal events occurring during the oestrous cycle as: manipulate peripheral progesterone concentration (by PGF2a or progesterone releasing device); manipulate follicular growth and timing of ovulation (by GnRH and PGF2a). A brief description of these technologies, with special reference to synchronization protocols to apply fixed time AI in buffalo, are presented in this review. The potential application of predetermining the sex of offspring will be also discussed, with reference to the techniques available for commercial practice in buffalo.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle