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Enregistrement W2166771160 · doi:10.2298/bah1006297m

Phenotypic and genetic parameters of reproductive traits in Tunisian Holstein cows

2010· article· en· W2166771160 sur OpenAlexaff
Naceur M’Hamdi, R. Aloulou, Satinder Kaur Brar, Mahdi Bouallegue, Ben Hamouda

Notice bibliographique

RevueBiotechnology in Animal Husbandry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce calvingFertilityInseminationHeritabilityHerdBiologyParity (physics)Animal scienceArtificial inseminationDemographyPregnancyLactationPopulationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various factors influencing reproduction in dairy Holstein cows were routinely evaluated and genetic parameters were estimated for four traits for assessing fertility of artificially inseminated cows: Calving to first service interval (CFSI), calving interval (CI), calving to conception interval (CCI), and number of services per conception (NSC). Data used in this investigation consisted of records of insemination and calving events on Tunisian Holstein cows. Records were registered from 1994 to 2003 in 150 herds to study the effects of non-genetic factors and estimate the heritabilities of those fertility traits. The factors examined were: month and year of calving, herd, parity, and year-month of calving. The effect of month and year of calving (or insemination), herd, parity and year-month of calving were included in the model and were significant (P < 0.01) except for the number of lactations that does not have an effect on the number of services per conception. A decreasing efficiency in cow fertility was observed over the last years, with a longer day for first service interval. Heritability for fertility traits was low ranging from 0.027 for NSC to 0.067 for CI. The results suggested that more attention should be paid to herds with too low fertility traits and that monitoring/alert and intervention schemes should be tested in research/action approaches.

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations24
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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