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Enregistrement W2171718662 · doi:10.6000/1927-520x.2012.01.01.22

Effect of Year, Season and Parity on Milk Production Traits in Murrah Buffaloes

2012· article· en· W2171718662 sur OpenAlexvenueno aff
Hitesh N. Pawar, Gandham Ravi Kumar, Raman Narang

Notice bibliographique

RevueJournal of Buffalo Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock Management and Performance Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerdIce calvingAnimal scienceMurrah buffaloLactationMilk productionBiologyParity (physics)Summer seasonWinter seasonVeterinary medicineMedicinePregnancyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to find out the effects of year, season and parity on milk production traits i.e. total lactation milk yield (TLMY), 305 day milk yield (305d MY) and average fat percentage etc. in Murrah buffaloes under organized herd. Records of 515 Murrah buffaloes maintained at Guru Angad Dev Veterinary and Animal Sciences University (GADVASU), Ludhiana, Punjab (India) during the period of 2004-2008 were used. Average TLMY, 305d MY and fat percentage were recorded to be 2229.87± 93.7 kg, 2147.6 ± 87.06 kg and 7.12 ±0.11%. The TLMY was found to be significantly affected by season (P≤0.05) but not by year and parity. The highest milk yield was obtained in buffaloes calving in winter followed by rainy and summer. Milk yield of buffaloes in winter was significantly higher than that of animals in summer (P≤0.05). The TLMY increased over the years with highest milk yield in the year 2006 (2345.1±99.32kg). Similar results were obtained for 305d MY, where only the season was found significant (P≤0.05). The average fat percentage was significantly (P≤0.05) affected by year and season. Milk fat percentage of buffaloes calved in winter was significantly (P≤0.05) higher than that of calved in summer. Similarly milk fat percentage varied significantly among the parities with no consistent increase over the advancement of the parities. In this study season was found to have a significant effect on 305MY and fat % but not on the total lactation milk yield.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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