Evolution of knowledge on ovarian physiology and its contribution to the widespread application of reproductive biotechnologies in South American cattle
Notice bibliographique
Résumé
As our understanding of ovarian function in cattle has improved, our ability to control it has also increased. Luteal function in cattle has been studied in detail, and prostaglandin F2 has been used for several years for the elective induction of luteal regression. More recently, follicle wave dynamics has been studied and protocols designed to induce follicular wave emergence and ovulation have reduced, and even eliminated, the need for estrus detection. The addition of progestin-releasing devices, estradiol, GnRH and equine chorionic gonadotropin (eCG) have provided opportunities for fixed-time AI (FTAI) and possibilities for increased pregnancy rates. In embryo transfer programs, these same treatments have eliminated the need for estrus detection, permitting fixed-time embryo transfer and the initiation of superstimulatory treatments without regard to day of the estrous cycle. Collectively, new treatment protocols have facilitated the application of assisted reproductive technologies, and this is especially true in South America. Over the last 20 years, the use of AI in South America has increased, due largely to the use of FTAI. There has been more than a 10-fold increase in the use of FTAI in Brazil with more than 11 million treatments in 2016, representing 85% of all AI. Similar trends are occurring in Argentina and Uruguay. Production of in vivo-derived (IVD) embryos has remained relatively stable over the years, but in vitro embryo production (IVP) has increased dramatically over the past 10 to 15 years, especially in Brazil where more than 300,000 IVP embryos were produced in 2010. World-wide, more than 666,000 bovine IVP embryos were produced in 2016, of which more than 57% were produced in South America. The use of assisted reproductive technologies has facilitated the dissemination of improved genetics and increased reproductive performance; other South American countries are now following suit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».