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Enregistrement W2556820592 · doi:10.2527/jam2016-0045

0045 Breeding for strength may create frail cows

2016· article· en· W2556820592 sur OpenAlexaboutno aff
A. N. Gabel, C. D. Decho

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCullingAnimal sciencePurebredHerdMedicineIce calvingBiologyPregnancyBreedLactationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Purebred Dairy Cattle Association Dairy Cow Unified Scorecard assigns 25% of weight to the dairy strength category, which is described as “a combination of dairyness and strength that supports sustained production and longevity.” Stronger cattle are assumed by many breeders to have longer herd-life, but data from several studies suggest otherwise. In a 2003 study, relative culling risks (RCR) were assigned based on strength scores (1 = weak to 50 = strong) from 268,008 Jersey cows. A score of 25 equated to a RCR of 1.00. RCR values below or above 1.00 indicated low or high culling risks, respectively. Scores from 11 to 20 were optimal, whereas cows with a score of 41 to 45 were at most risk of being culled (RCR = 1.30). A similar analysis was performed in a study of 891,524 Holstein cows (Caraviello et. al., 2003; 2004), and strength scores higher than 25 were associated with significantly elevated RCR. These two studies indicate that “stronger” cattle have greater culling risk, which may partially be attributed to unfavorable associations with disease. Genetic correlations of strength with displaced abomasum, ketosis, mastitis, and cystic ovaries indicated that selection for strength would elevate disease risks (Zwald et. al., 2004). A 2015 analysis (Dechow) compared chest width and body condition score (BCS) in Canadian Holstein genetic evaluations with the Canadian dairy strength trait and U.S. productive life (PL) and daughter pregnancy rate (DPR). In this study, 527 bulls with Canadian and U.S. daughters were divided into groups based on chest width and BCS. Sires that transmitted wide chests and low BCS had the highest dairy strength scores (+9.5), followed by wide chest and average BCS sires (+6.5). These groups had the lowest PL (–2.5 and –1.6 mo, respectively) and DPR (–2.75% and –1.6%, respectively). In contrast, sires that transmitted narrow chests and high BCS scored lowest for dairy strength (–5.5), highest for PL (+1.1 mo), and highest for DPR (+0.4%). Therefore, high scores for strength suggest decreased longevity and reproductive efficiency. This counterintuitive relationship of dairy strength with health and survival may result from poorly defined measures of strength in linear scoring programs; cows with extremely low BCS have minimal muscle mass but are still considered to have high dairy strength if they have a wide skeletal system. Dairy producers should take caution when breeding for strength.

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)0,002
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2016
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