Modeling Lactation Curve in Primiparous Beef Cattle
Notice bibliographique
Résumé
The work describes lactation curves and compares two methods to estimate milk yield (MY) in a grazing beef cattle herd of the EEBR Station-Udelar, Uruguay. Twenty-four Hereford, Angus and F1-crossbreed primiparous cows were used to estimate MY once a month, from birth to weaning, by weigh-suckle-weigh (WSW) technique and milking-machine (MM). Milk yield (MY), milk yield retained energy (ReMY), and calf weight were analyzed as repeated measures in a model including: sex of calves, month of lactation, cow and calf breed, milking method, estimation day (1 or 2), and post-partum days as fixed effects, and cow nested within breed as the random effect. The correlation analysis and the Gage r&R coefficient (repeatability and reproducibility) between the two methods were used to study their associations. Lactation curves were compared (AICC and BIC) using Wood (1964), and Jenkins and Ferrel (1984) models. The MY estimated differed with the methodology being WSW higher than MM (P < 0.001). The r&R coefficient (0.83) suggest lower associations between WSW and MM, being 18% and 6% the coefficients of variation, respectively. Cow breed was not significant for MY. Calf live weight and ReMY were negatively associated (-0.52, P < 0.0001). Based on variability observed, MM is more accurate to estimate MY and Wood curve the most adjusted to describe lactation in grazing beef cattle.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».